'''
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态生成多个进程
但是如果是上百个或者上千个目标，手动去创建进程的工作量很大，此时就可以利用到Multiprocessing模块提供的Pool方法
初始化pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满
那么就会创建一个新的进程来执行该请求；但是如果池中的进程数量已经达到指定的最大值，那么该请求会等待
直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行
阻塞式：添加一个执行一个，如果一个任务不结束宁外一个任务就进不来
非阻塞式:全部添加到队列中，立刻返回，并没有等待其它进程执行完毕，但是回调函数是等地啊任务完成之后才调用。
好处：设置进程数量，达到进程的复用
'''
'''
pool=Pool(max) 创建进程池对象
pool.apply()阻塞的
pool.apply_async()非阻塞的
pool.close()停止添加进程
pool.join（）#让主进程让步
queue 进程通信
'''
import os
from multiprocessing import Pool
#非阻塞式进程
import time
from random import random
from multiprocessing import Queueq=Queue(6)
q.put('A')
q.put('B')
q.put('C')
q.put('D')
# q.put('E')print(q.qsize())
if not q.full():q.put('F',timeout=3)#put() 如果queue满了则只能等待，除非有空地则添加成功
else:print('队列已满')
print('++++++++++')
print(q.get())
print(q.get())
print('++++++++++')
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get(timeout=2))print(q.put_nowait("E"))
print('++++++++++')
print(q.get_nowait())
print('---')
#进程通信
from multiprocessing import Process,Queue
import timedef download(q):images=['girl.jpg','boy.jpg','man.jpg']for image in images:print("正在下载：%s"%image)time.sleep(1)q.put(image)def getfile(q):while True:try:file=q.get(timeout=5)print(f'{file}保存成功')except:print("全部保存成功")breakif __name__=='__main__':q = Queue(5)p1=Process(target=download,args=(q,))p2=Process(target=getfile,args=(q,))p1.start()p2.start()p2.join()p1.join()
#进程，线程
#Process类
#def func(n):
# pass
#创建进程：p=Process(target=func,name='',args=(1,),kwargs='')
#启动p.start()
#run()
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):def run(self):passp=MyProcess()
p.start()
#进程的数据共享
n=0
#进程池：Pool
from multiprocessing import pool
p=pool(5)
#阻塞式 apply(func,args,kwargs)
#非阻塞式 apply_async(fun,args,kwargs,callback=函数)
# 进程间的通信 queue
from multiprocessing import Queue
q=Queue(4)
q.put()
q.get()
q.qsize()
q.empty()
q.full()
#线程关系
# 包含关系
#进程里面可以存着多个线程，多个线程可以共用进程资源
from threading import Thread
t=Thread(target=func,name='',args=(1,),kwargs='')
t.start()
