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总结一下之前的项目，主要用到了Python多进程的知识，其他的一些零碎的辅助知识也会用到，这里主要对整体框架进行总结，至于性能，因为经验问题，不能优化的很好，加上本项目有很多文件的读写，只能算稳定而已。
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这个项目是大量的音频文件格式和频率转换，大概300多万个，一个转成7个，原来那个也要用，也就是说最后大概有300*8W个文件，总共大概2T的数据。好了，回忆下要求，首先转换过程中不能破坏原始文件的目录结构；第二，保证所有文件都转换过；第三，异常检测，日志分析，进度检测；第四，保证意外死机等情况下，重新跑代码可以继续执行上次中断的位置而不是要重复在进行转换（重复转换会出现1个文件本来转成8个了，那重复执行，这8个又会各自再生出8个，就产生错误了）；最后，分析汇总错误日志，得到最终处理结果，问题文件汇总查看原因。
其实说白了，就是保证不出现不可逆的错误，保证稳定执行，保证准确，保证完整，保证效率。那么我们要有一个解决问题的思路，一开始说是，有好几台机器可用，就用分布式框架吧，例如Hadoop。。可惜时间短任务重，从头学的话，不得至少一个月？还是Python来的快，多进程执行，多核利用，有几个核就开几个进程，标准库multiprocessing完全可以胜任，一开始想的是thread多线程，后来想到Python的多线程不是类似Java的多线程，Python有一个全局锁机制，多个线程其实并不是并行执行（是不是并发更准确？），而是轮换执行，况且不能有效利用多核，那就确定最终的路线是:multiprocessing+多核（我用的进程池Pool，因为自己一个一个造的进程容易出错，而且性能也没有Pool好），具体的代码后面再说。
好了，下面就说代码吧，首先要从给定的目录中找到目标文件作为待处理任务列表，我写的函数如下：
[python] view plain copy print?
span style="font-size:14px;"def get_filepath(src):
filepath = collections.deque()
for root,dirs,files in os.walk(src):
for afile in files:
if "_" not in afile:
filepath.append(os.path.join(root,afile))
return filepath
/span
比方我有一个4核的CPU，那么这样一来，在单位时间内每个核只能跑一个线程，然后时间片轮转切换。但是Python不一样，它不管你有几个核，单位时间多个核只能跑一个线程，然后时间片轮转。看起来很不可思议？但是这就是GIL搞的鬼。任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。
1、首先多进程是在各自单独的进程内存管理下运行代码，而多线程是共享一个进程内存。
2、其次首先打开m1macpython，点击主界面。
3、最后在主菜单点击调用多核即可。
