多進程。
要讓Python程序實現多進程（multiprocessing），我們先了解操作系統的相關知識。
Unix/Linux操作系統提供了一個fork()系統調用，它非常特殊。普通的函數調用，調用一次，返回一次，但是fork()調用一次，返回兩次，因為操作系統自動把當前進程（稱為父進程）復制了一份（稱為子進程），然后，分別在父進程和子進程內返回。
子進程永遠返回0，而父進程返回子進程的ID。這樣做的理由是，一個父進程可以fork出很多子進程，所以，父進程要記下每個子進程的ID，而子進程只需要調用getppid()就可以拿到父進程的ID。
Python的os模塊封裝了常見的系統調用，其中就包括fork，可以在Python程序中輕松創建子進程：
multiprocessing.py
import os
print 'Process (%s) start...' % os.getpid()
pid = os.fork()
if pid==0:
print 'I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid())
else:
print 'I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid)
運行結果如下：
Process (876) start...
I (876) just created a child process (877).
- I am child process (877) and my parent is
Pool
如果要啟動大量的子進程，可以用進程池的方式批量創建子進程：
多線程
多任務可以由多進程完成，也可以由一個進程內的多線程完成。
我們前面提到了進程是由若干線程組成的，一個進程至少有一個線程。
由于線程是操作系統直接支持的執行單元，因此，高級語言通常都內置多線程的支持，Python也不例外，并且，Python的線程是真正的Posix Thread，而不是模擬出來的線程。
Python的標準庫提供了兩個模塊：thread和threading，thread是低級模塊，threading是高級模塊，對thread進行了封裝。絕大多數情況下，我們只需要使用threading這個高級模塊。
啟動一個線程就是把一個函數傳入并創建Thread實例，然后調用start()開始執行：
多線程和多進程最大的不同在于，多進程中，同一個變量，各自有一份拷貝存在于每個進程中，互不影響，而多線程中，所有變量都由所有線程共享，所以，任何一個變量都可以被任何一個線程修改，因此，線程之間共享數據最大的危險在于多個線程同時改一個變量，把內容給改亂了。
來看看多個線程同時操作一個變量怎么把內容給改亂了：
ThreadLocal
在多線程環境下，每個線程都有自己的數據。一個線程使用自己的局部變量比使用全局變量好，因為局部變量只有線程自己能看見，不會影響其他線程，而全局變量的修改必須加鎖。
但是局部變量也有問題，就是在函數調用的時候，傳遞起來很麻煩：
分布式進程
在Thread和Process中，應當優選Process，因為Process更穩定，而且，Process可以分布到多臺機器上，而Thread最多只能分布到同一臺機器的多個CPU上。
Python的multiprocessing模塊不但支持多進程，其中managers子模塊還支持把多進程分布到多臺機器上。一個服務進程可以作為調度者，將任務分布到其他多個進程中，依靠網絡通信。由于managers模塊封裝很好，不必了解網絡通信的細節，就可以很容易地編寫分布式多進程程序。
舉個例子：如果我們已經有一個通過Queue通信的多進程程序在同一臺機器上運行，現在，由于處理任務的進程任務繁重，希望把發送任務的進程和處理任務的進程分布到兩臺機器上。怎么用分布式進程實現？
原有的Queue可以繼續使用，但是，通過managers模塊把Queue通過網絡暴露出去，就可以讓其他機器的進程訪問Queue了。
我們先看服務進程，服務進程負責啟動Queue，把Queue注冊到網絡上，然后往Queue里面寫入任務：
沒寫完
