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multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁。 因此，multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。 它在 Unix 和 Windows 上均可运行。
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1、multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
2、相关方法
输出结果如下：
Pool提供了一种快捷的方法，赋予函数并行化处理一系列输入值的能力，可以将输入数据分配给不同进程处理（数据并行）。下面的例子演示了在模块中定义此类函数的常见做法，以便子进程可以成功导入该模块。这个数据并行的基本例子使用了 Pool 。
将在标准输出中打印
其中：
（1）p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args, kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
（2）p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是 AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。多进程并发！
（3）p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
（4）p.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
Python中random模块包含了生成随机数的常用函数，random模块不能直接访问，需要导入random 模块（import random）。常见的random函数包含如下几个，（ 我使用的是jupyter notebook） 。
C++，Java和Python是竞争性编程的三种最常见的语言。在本文中，我们将从竞争性编程和面试准备的角度重点介绍最重要的Python模块。

list：动态大小的数组，允许在不关心数组大小的情况下进行插入和删除。它还具有普通数组的优点，例如随机访问和缓存友好性。list也可以用作队列和堆栈。
deque：Dequeue支持在O(1)时间内在两端进行插入和删除。由于它是使用数组实现的，因此它也允许随机访问。我们可以使用dequeue来实现队列和堆栈。关于Deque的示例问题是，访问所有的汽油泵和所有大小为k的子阵列的最大值。
请注意，Python中没有用于队列(Queue)和堆栈(Stack)的模块。我们可以使用列表(list)或双端队列(deque)来实现这些。首选双端队列(deque)实现，尤其是对于队列，因为在列表前面进行插入/删除很慢。
在我们希望具有FIFO项目顺序的情况下，队列(Queue)很有用。问题示例包括：用给定的数字生成数字，流中的第一个非重复字符，树及其变体的级序遍历，图的BFS及其变体。
set和dict：它们都实现了哈希。当我们有键的集合时，我们使用set。当我们有键值对时，我们使用字典(dictionary)。当我们希望快速搜索、插入和删除时非常有用(这三个操作都是O(1))。这是业界使用最多的数据结构之一，也是学术界最低估的数据结构之一。常见的问题有：离散元素的计数、数组项的频率、零和子阵、两个未排序数组的并集、交集等。
heapq：默认情况下实现Min Heap。我们也可以创建最小堆。只要我们希望有效地找到最小或最大元素，就使用它。它用于实现流行的算法，例如Prim算法，Dijkstra最短路径，霍夫曼编码，K个最大元素，购买和合并K个排序数组的最大玩具，流的中位数。
sorted：对列表等序列进行排序。基于排序的示例问题包括：合并重叠间隔，所需的最小平台。第K个最小元素，求给定和的三元组。
bisect：用于二进制搜索。基于二进制搜索的示例问题有：查找第一次出现的索引、计数出现次数、峰值元素、两个排序数组的中值。
注意：与C++ STL和Java集合(Collections)不同。Python标准库包含自平衡BST的实现。在Python中，我们可以使用bisect模块来保留一组排序后的数据。我们还可以使用PyPi模块，例如rbtree(红黑树的实现)和pyavl(AVL树的实现)。
模块可以理解为就是一个py文件，而类则只是你创建的一个对象而已，一个模块中可以有多个类
在Python程序中，每个.py文件都可以视为一个模块，通过在当前.py文件中导入其它.py文件，可以使用被导入文件中定义的内容，例如类、变量、函数等。
Python中的模块可分为三类，分别是内置模块、第三方模块和自定义模块，相关介绍如下。
（1）内置模块是Python内置标准库中的模块，也是Python的官方模块，可直接导入程序供开发人员使用。
（2）第三方模块是由非官方制作发布的、供给大众使用的Python模块，在使用之前需要开发人员先自行安装；
（3）自定义模块是开发人员在程序编写的过程中自行编写的、存放功能性代码的.py文件。
这是math模块的一个函数
pow() 源于英文power，返回给定数字的乘幂
所以我们执行math.pow()示例：
注意：math 模块则会把参数转换为 float。
math是非常常用的数学计算包，其中math.pow()语法如下
参数说明：
等同于写法
但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数
其他常用的数学函数有：
python2 有cmp(x,y)函数，python3移除了cmp，新增了 operator模块,提供了如下比较方法
作为比较函数
在处理数字时使用数学函数能更高效的获取计算结果。
对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
