multiprocess test
import os
from multiprocessing import Process,Pool
import time,random
def fun_proc(process_name):
print 'child process is %s, process ID is %s' %(process_name,os.getpid())
start=time.time()
time.sleep(random.random()*3)
end=time.time()
print 'task %s runs %0.2f seconds.' %(process_name,(end-start))
print 'child process work end!'
print 'Parents process ID is %s' % os.getpid()
print 'Parent process start working'
p=Pool(5)
for i in range(7):
p.apply_async(fun_proc,args=(i,))
pass
print 'child process start working'
p.close()
p.join()
print 'Parent process work end'
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这段代码是使用Python的multiprocessing模块来创建一个具有多个工作进程的进程池，以并行执行任务。下面是对代码功能和所用到的阿里云产品相关知识的解释：
代码解析
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导入所需库：首先导入了
os、multiprocessing、time和random库。这些库分别用于获取进程ID、实现多进程编程、时间操作和生成随机数。 -
定义工作函数：
fun_proc函数是每个子进程将要执行的任务。它打印出当前进程的名字（这里用进程编号表示）和PID，然后模拟执行一个随机时长的任务（0到3秒之间），最后报告任务运行时间并结束。 -
主程序流程：
- 打印出父进程的PID，并声明开始工作。
- 使用
Pool(5)创建一个大小为5的进程池，意味着最多同时有5个任务在执行，其余任务将在队列中等待。 - 通过循环调用
p.apply_async(fun_proc, args=(i,))，将7个任务异步地提交给进程池处理。这意味着任务会被立即安排但不等待其完成，允许其他任务继续提交。 - 调用
p.close()阻止添加更多任务到进程池。 p.join()会等待所有子进程执行完毕。只有当所有子进程都结束时，这一行之后的代码才会执行。- 最后，打印出父进程工作结束的信息。
阿里云产品关联建议
虽然这段代码本身不直接涉及阿里云产品，但基于类似的多进程或并发处理逻辑，可以与阿里云的一些服务和技术相结合，提升应用性能和效率：
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函数计算（Function Compute）: 将上述任务封装成一个个独立的函数，部署在阿里云函数计算上，实现无服务器架构下的自动伸缩和并发处理，特别适合处理大量并发请求或定时任务。
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弹性计算服务（ECS）: 如果需要长时间运行或管理自己的服务器实例，可以在ECS实例上部署此多进程应用，利用ECS的弹性伸缩能力根据业务负载动态调整实例数量。
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容器服务 Kubernetes 版（ACK）: 若希望采用容器化部署，可以将该应用打包成Docker镜像，然后在ACK集群中部署，利用Kubernetes进行资源管理和自动扩缩容。
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消息队列服务（MQ）: 对于任务调度和解耦，可以结合使用阿里云的消息队列服务，将待处理的任务作为消息发送至队列，由消费者进程（如上述代码中的子进程）异步消费处理。
通过以上方式，可以将本地多进程处理的思路扩展到云端，利用阿里云强大的基础设施和服务，实现更高效、可扩展的应用部署。
