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数据分片：可以将数据分片处理的任务适合用多进程代码处理，核心思路是将data分片，对每一片数据处理返回结果(可能是无序的)，然后合并。应用场景：多进程爬虫，类mapreduce任务。缺点是子进程会拷贝父进程所有状态，内存浪费严重。

import mathfrom multiprocessing import Pooldef run(data, index, size):  # data 传入数据，index 数据分片索引，size进程数    size = math.ceil(len(data) / size)    start = size * index    end = (index + 1) * size if (index + 1) * size < len(data) else len(data)    temp_data = data[start:end]    # do something    return data  # 可以返回数据，在后面收集起来processor = 40res = []p = Pool(processor)for i in range(processor):    res.append(p.apply_async(run, args=(data, i, processor,)))    print(str(i) + ' processor started !')p.close()p.join()for i in res:    print(i.get())  # 使用get获得多进程处理的结果

分文件处理：当内存受限时，不能再继续使用数据分片，因为子进程会拷贝父进程的所有状态，导致内存的浪费。这时候可以考虑先把大文件分片保存到磁盘，然后del 释放掉数据，接着在多进程处理的函数里面分别读取，这样子进程就会分别读取需要处理的数据，而不会占用大量内存。

from multiprocessing import Poolimport pandas as pdimport mathdata=pd.DataFrame({'user_id':[1,2,3,4],'item_id':[6,7,8,9]})users=pd.DataFrame(data['user_id'].unique(),columns=['user_id'])processor=4p=Pool(processor)l_data = len(users)size = math.ceil(l_data / processor)res = []def run(i):    data=pd.read_csv('../data/user_'+str(i)+'.csv')    #todo    return datafor i in range(processor):    start = size * i    end = (i + 1) * size if (i + 1) * size < l_data else l_data    user = users[start:end]    t_data = pd.merge(data, user, on='user_id').reset_index(drop=True)    t_data.to_csv('../data/user_'+str(i)+'.csv',index=False)    print(len(t_data))del data,l_data,usersfor i in range(processor):    res.append(p.apply_async(run, args=(i,)))    print(str(i) + ' processor started !')p.close()p.join()data = pd.concat([i.get() for i in res])

多进程数据共享：当需要修改共享的数据时，那么这个时候可以使用数据共享：

from multiprocessing import Process, Manager# 每个子进程执行的函数# 参数中，传递了一个用于多进程之间数据共享的特殊字典def func(i, d):    d[i] = i + 100    print(d.values())# 在主进程中创建特殊字典m = Manager()d = m.dict()for i in range(5):    # 让子进程去修改主进程的特殊字典    p = Process(target=func, args=(i, d))    p.start()p.join()------------[100][100, 101][100, 101, 102, 103][100, 101, 102, 103][100, 101, 102, 103, 104]

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