fork()是一个绝对唯一的调用。Python中的大多数函数会之返回一次，因为sys.exit()会终止程序，所以它就不会返回。相比之下，Python的os.fork()是唯一返回两次的函数,任何返回两次的函数，在某种意义上，都可以调用os.fork()来实现。在调用fork()之后，就同时存在两个正在运行程序的拷贝。但是第二个拷贝并不是从开始就重新开始的。两个拷贝在对fork()调用后会继续——进程的整个地址空间被拷贝。这时可能会出现错误，而os.fork()可以产生异常。
当深入研究Windows操作系统上的Python开发领域时，无疑会出现需要终止正在运行的进程的情况。这种终止背后的动机可能涵盖多种情况，包括无响应、过度资源消耗或仅仅是停止脚本执行的必要性。在这篇综合性的文章中，我们将探讨各种方法来完成使用 Python 终止 Windows 上运行的进程的任务。通过利用“os”模块、“psutil”库和“子流程”模块，我们将为自己配备一个多功能工具包来解决这项势在必行的任务。
https://www.omgubuntu.co.uk/2023/08/ubuntu-23-04-broke-32-bit-support
在并发编程中，任务通常通过多个进程异步执行，以提高性能和资源利用率。Python中的concurrent.futures等库提供了一种方便的方式来管理这些任务及其关联的Future对象。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即在一个进程池中的进程在一个Future尚未完成或处于待处理状态时突然终止。在本篇博客文章中，我们将探讨这个问题的可能原因，并讨论一些处理方法。
进程Process是对各种资源管理的集合，包含对各种资源的调用、内存的管理、网络接口的调用；一个进程Process可以包含多个子进程，启动一个进程的时候会自动创建一个线程，进程里的第一个线程就是主线程（即python __name__ == ‘__main__’）；
注释：标准的kill命令通常都能达到目的。终止有问题的进程，并把进程的资源释放给系统。然而，如果进程启动了子进程，只杀死父进程，子进程仍在运行，因此仍消耗资源。为了防止这些所谓的“僵尸进程”，应确保在杀死父进程之前，先杀死其所有的子进程。
每个运行的进程，系统都会分配一个相关的运行环境，一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合，当进程启动的时候，环境变量就确定了，只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性，来记录当前进程的运行环境，environ是字典数据结构，以key-value的方式存储环境变量（key是环境变量的变量名，一般要求字母全部大写），value是对应的环境变量的值：
killall 命令用于杀死指定名字的进程（kill processes by name）,即结束同名的的所有进程。在使用kill命令终止进程需要先获取进程PID，而使用killall命令直接使用进程名称，即可终止进程。
torch.multiprocessing是围绕本机多处理模块的包装器。它注册自定义约简器，使用共享内存在不同进程中提供对相同数据的共享视图。一旦张量/存储被移动到shared_memory(请参阅share_memory_())，就可以将它发送到其他进程，而不需要进行任何复制。
综上所述，整个命令的目的是查找所有名为 sleep 的进程，并逐个发送终止信号以关闭它们。
一、multipricessing模块的介绍 python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分的使用多核CPU资源，在python中大部分情况下需要用多线程，python提供了multiprocessing模块 multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading类的编程接口类似。 multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据，执行不同形式的同步，提供了Process类，Queu
Python subprocess 模块是一个功能强大的库，用于启动和与子流程交互。 它附带了一些高级 api，比如调用、检查输出和运行，这些都集中在的程序运行和等待完成的子进程上。
python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
引用 @Rio 的看法：我觉得 Python 不会像 PHP 那样流行，根本原因在于部署的难易程度。 PHP 从语言层面上讲几乎是一无是处，具体实现的质量也乏善可陈，但它胜在最要命的部署上：没有任何其他语言有像 PHP 一样适合大规模部署的方式。基本上装好 Apache/mod_php 之后，PHP 应用的部署就简化为了复制文件。 即便是考虑到性能原因等采用 nginx/FastCGI 等替代方式，额外的工作也只是在于最初配置。一旦配置完成，之后的部署都是文件复制。服务器重启后通常会自动启动 apach
信号定义? linux中信号被用来进行进程间的通信和异步处理，简单地可以理解会为回调函数，当发送一个信号时，触发相应的操作。 signal是python中用来处理信号的模块，主要针对UNIX类平台，比
之前我们已经了解了很多进程相关的理论知识，了解进程是什么应该不再困难了，刚刚我们已经了解了，运行中的程序就是一个进程。所有的进程都是通过它的父进程来创建的。因此，运行起来的python程序也是一个进程，那么我们也可以在程序中再创建进程。多个进程可以实现并发效果，也就是说，当我们的程序中存在多个进程的时候，在某些时候，就会让程序的执行速度变快。以我们之前所学的知识，并不能实现创建进程这个功能，所以我们就需要借助python中强大的模块
我们用python代码loop_hello.py做示例，代码的作用是循环输出循环次数和hello world!，每次输出后sleep 1秒
场景 使用 Python 执行 Shell 命令（或者脚本），有两种执行场景： 等待，直到命令执行完毕，一次性获取返回结果，做一些你想做的事情； 命令执行的同时，实时获取命令的持续输出，做一些你想做的事情。 例子 第一种场景：ls -a （list segment，Unix系统中使用非常频繁的命令）用于列出所有文件，文件列出之后就自动退出了。 第二种场景：ping zhihu.com 它会持续的输出结果，并不会退出（当然可以加 -t n 来指定 n 次之后结束退出，这样就属于场景一了，本文我们不指定 n）
signal包的核心是使用signal.signal()函数来预设(register)信号处理函数，如下所示：
之前在嵌入python解释器的过程中，我们没有处理这样一种情况：当Python解释器正在执行一个阻塞操作(比如socket server 在监听一个客户端连入)，这时我们需要终止解释器的运行，该如何操作呢？
我经常被问到如何杀死一个后台线程，这个问题的答案让很多人不开心: 线程是杀不死的。在本文中，我将向您展示 Python 中用于终止线程的两个选项。
ps -ef | grep 进程名/启动进程的命令 | grep -v grep | awk ‘{print $2}’ | xargs kill -9
基本命令 nohup command & 例子 nohup python data.py > myout.file 2>&1 & > 重定向 myout.file 日志存放位置 2>&1 将标准出错重定向到标准输出，这里是指标准输出已经重定向到myout.file文件 & 让该命令在后台执行 运行后查看进程 jobs -l 终止进程 kill -9 进程ID kill -9 -l 终止所有的进程
python是一门简洁灵活的语言，也是一门胶水语言，能与很多其他的编程语言进行交互，虽然性能差一点，但易用，入门和上手都比较简单，所以一直以来都被使用广泛。
代码实例：https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Linux/进程通信/5.mmap
最近工作需求中 有遇到这个情况 在web端获取配置文件内容 及 往shell 脚本中动态传入参数
4.服务器运行文件是/root/PycharmProjects/day10/example.py
揭秘Crashpad系统如何帮助Dropbox这样复杂的桌面程序捕获并报告崩溃，且兼容Python的多种语言。
Linux系统中的killall命令用于杀死指定名字的进程（kill processes by name）。我们可以使用kill命令杀死指定进程PID的进程，如果要找到我们需要杀死的进程，我们还需要在之前使用ps等命令再配合grep来查找进程，而killall把这两个过程合二为一，是一个很好用的命令。
进程的含义为正在运行的程序，包括这个运行的程序所占用的系统资源。进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。同一个程序，同一时刻被两次运行了，它们就是两个独立的进程。
此前一系列文章中，我们介绍了 Python 的threading 包中的一系列工具。 python 的线程 Python 线程同步（一） — 竞争条件与线程锁 python 线程同步（二） — 条件对象 python 线程同步（三） — 信号量 python 线程同步（四） — 事件对象与栅栏
前面学习了多线程，接下来学习多进程的创建和使用。多进程更适合计算密集型的操作，他的语法和多线程非常相像，唯一需要注意的是，多线程之间是可以直接共享内存数据的；但是多进程默认每个进程是不能访问其他进程（程序）的内容。我们可以通过一些特殊的方式（队列，数组和字典）来实现，注意这几个数据结构和平常使用的不太一样，是在多进程中特殊定义的。
有时当一个条件成立的情况下，需要终止程序，可以使用sys.exit()退出程序。sys.exit()会引发一个异常
subprocess 模块允许我们启动一个新进程，并连接到它们的输入/输出/错误管道，从而获取返回值。 Popen 是 subprocess的核心，子进程的创建和管理都靠它处理。
原文:https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/119849648
关于进程和线程的基础知识，之前已经分享过一些文章，下面把一些基础知识，再总结下（重点：面试常问）：
Python圣诞学习狂欢夜 距离开始还有3天 . . . 详情 . . . 生成器和协程的介绍 生成器(Generator)的本质和特点 生成器 是 可以生成一定序列的函数。 函数可以调用next()方法。 生成器的例子： 例子1: follow.py 可以使用生成器完成 tail -f 的功能，也就是跟踪输出的功能。 例子2： 生成器用作程序管道（类似unix pipe） 标注：unix管道一个uinx管道是由标准流链接在一起的一系列流程. pipeline.py 理解pipeline.py 在p
上一篇文章中，我们详细介绍了 python 中的协程。 一文讲透 python 协程
我发现有不少朋友写 Python 脚本非常随意，要么不用函数，要么函数随处定义，反正第一眼看不出要执行的第一行代码位于何处，这样的脚本可读性很差，而且容易隐藏 bug，解决这个问题很简单，当我们写 Python 脚本时，一定要加上这个：
python中实现多进程是通过os.fork()这个函数来实现，这个函数和操纵系统本身结合的非常紧密，windows下就无法使用os.fork()这个函数。python中的os.fork()被调用后就会立即生成一个子进程，是通过copy父进程的地址空间和资源来实现子进程的创建，同时这个函数在子进程中返回的是0，在父进程中返回的是子进程的PID。子进程在结束父进程还未结束的时候，子进程这段时间是处于Zombie状态，可以通过ps命令查看到进程的状态，Zombie的目的是为了在子进程结束的时候可以保存一些结束信息供父进程来收集。
这里的内容以Linux进程基础和Linux文本流为基础。subprocess包主要功能是执行外部的命令和程序。比如说，我需要使用wget下载文件。我在Python中调用wget程序。从这个意义上来说，subprocess的功能与shell类似。 subprocess以及常用的封装函数 当我们运行python的时候，我们都是在创建并运行一个进程。正如我们在Linux进程基础中介绍的那样，一个进程可以fork一个子进程，并让这个子进程exec另外一个程序。在Python中，我们通过标准库中的subprocess
常见的消息中间件有RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、kafka
关于dlinject dlinject是一款针对Linux进程安全的注入测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以在不使用ptrace的情况下，轻松向正在运行的Linux进程中注入一个共享代码库（比如说任意代码）。之所以开发该工具，是因为目前社区有非常多的反ptrace技术，而dlinject的功能并不基于ptrace实现，因此渗透测试的效果会更好。 工具运行机制 1、该工具首先会向目标进程发送终止运行的信号，并定位_dl_open()方法。接下来，该工具将会通过/proc/[pid]/sysca
本文将介绍Linux基本的监测与管理方法，包括系统资源监测、进程管理以及用户权限控制等方面的内容。通过学习本文，您将能够更好地理解和使用Linux系统，并有效地进行系统监测和管理工作。
在做项目的时候经常会出现程序死机、锁死、无响应等情况，这时候就需要找到程序相应的进程将其杀掉即可。步骤如下：
在Python中进程操作 multiprocessm模块 multiprocess.process模块 1 1 p.start():启动进程，并调用盖子进程的p.run() 2 2 p.run():进
进程（Process）是 Unix/Linux 系统下编程的核心知识。无论是小 Script 还是大 Daemon，启动后都是以进程的形势在 OS 中存在和执行。 进程的启动 启动进程其实最简单，假如我们有一段 Python Script (hello.py): print “hello world” 运行它非常容易： python hello.py 然后一个新的进程就产生了，由于代码很短，输出 “hello world” 之后进程就结束了。 启动进程的核心其实就是构建一个合法的命令行，通过 CLI /
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