1.进程篇
官方文档：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
1.1.进程（Process）
Python的进程创建非常方便，看个案例：(这种方法通用，fork只适用于Linux系)
进群：548377875 即可获取数十套PDF哦！
其他参数可以参考源码 or 文档，贴一下源码的 init方法：
def__init__(self,group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)
扩展： name：为当前进程实例的别名
- p.is_alive() 判断进程实例p是否还在执行
- p.terminate() 终止进程（发 SIGTERM信号）
上面的案例如果用OOP来实现就是这样：(如果不指定方法，默认调Run方法)
1.1.源码拓展
现在说说里面的一些门道（只像用的可以忽略）
新版本的封装可能多层，这时候可以看看Python3.3.X系列（这个算是Python3早期版本了，很多代码都暴露出来，比较明了直观）
关于断言的简单说明：（别泛滥）
如果条件为真，它什么都不做，反之它触发一个带可选错误信息的AssertionError
1.2.进程池
多个进程就不需要自己手动去管理了，有Pool来帮你完成，先看个案例：
图示：（join可以指定超时时间，eg： p.join(1)）
调用 join()之前必须先调用 close()，调用 close()之后就不能继续添加新的 Process了
1.3.源码拓展
验证一下Pool的默认大小是CPU的核数，看源码：
multiprocessing.pool.py
来看个例子：(和JQ很像)
大家这么急，那就先推Net的，Python过几天再推
其实逆天现在Coding已经是80%变成Python了，20%才是Net，也不确定是否一直在Net界干下去，所以只能尽可能的在说新知识的同时，尽量把脑子里面Net相关的内容教给大家，万一跨行业也算对得起大家的厚爱了（这个我从来不强求，反正什么编程语言都一样，顺其自然～）
NetCore并发编程
示例代码：https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/netcore/4_Concurrency
先简单说下概念（其实之前也有说，所以简说下）：
然后补充说下Task异常的问题，当你await的时候如果有异常会抛出，在第一个await处捕获处理即可
如果 async和 await就是理解不了的可以这样想： async就是为了让 await生效（为了向后兼容）
一个async方法被await调用后，当它恢复运行时就会回到原来的上下文中运行。
如果你的Task不再需要上下文了可以使用： task.ConfigureAwait(false)，eg：写个日记还要啥上下文？
逆天的建议是：在核心代码里面一种使用 ConfigureAwait，用户页面相关代码，不需要上下文的加上
其实如果有太多await在上下文里恢复那也是比较卡的，使用 ConfigureAwait之后，被暂停后会在线程池里面继续运行
再看一个场景：比如一个耗时操作，我需要指定它的超时时间：
异步这块简单回顾就不说了，留两个扩展，你们自行探讨：
- 进度方面的可以使用 IProgress<T>，就当留个作业自己摸索下吧～
- 使用了异步之后尽量避免使用 task.Wait or task.Result，这样可以避免死锁
Task其他新特征去官网看看吧，引入到此为止了。
2.并行编程（Parallel）
这个其实出来很久了，现在基本上都是用 PLinq比较多点，主要就是：
- 数据并行：重点在处理数据（eg：聚合）
- 任务并行：重点在执行任务（每个任务块尽可能独立，越独立效率越高）
数据并行
以前都是 Parallel.ForEach这么用，现在和Linq结合之后非常方便 .AsParallel()就OK了
说很抽象看个简单案例：
当然了，如果你就是对顺序有要求可以使用： .AsOrdered()
不使用并行：（稍微多了点，CPU越密集差距越大）
- 499999500000
- real
- 0m0.103s
- user
- 0m0.092s
- sys
- 0m0.021s
其实聚合有一个通用方法，可以支持复杂的聚合：(以上面sum为例)
- .
- Aggregate
- (
- seed
- :
- 0
- ,
- func
- :(
- sum
- ,
- item
- )=>
- sum
- +
- item
- );
稍微扩展一下，PLinq也是支持取消的， .WithCancellation(CancellationToken)
Token的用法和上面一样，就不复述了，如果需要和异步结合，一个 Task.Run就可以把并行任务交给线程池了
也可以使用Task的异步方法，设置超时时间，这样PLinq超时了也就终止了
PLinq这么方便，其实也是有一些小弊端的，比如它会直接最大程度的占用系统资源，可能会影响其他的任务，而传统的Parallel则会动态调整
任务并行（并行调用）
这个PLinq好像没有对应的方法，有新语法你可以说下，来举个例子：
原文地址：https://www.cnblogs.com/Python1314/p/9459989.html