看multiprocessing部分的Python文檔，一點思考：
https://www.rddoc.com/doc/Python/3.6.0/zh/library/multiprocessing/#module-multiprocessing
離職啦，感覺一直拖拖拖，現(xiàn)在反而清醒輕松了不少，開始瘋狂產(chǎn)出吧~

from multiprocessing import Process, Lock

def f(l, i):
    l.acquire()
    try:
        print('hello world', i)
    finally:
        l.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()

    for num in range(10):
        Process(target=f, args=(lock, num)).start()

這里給進程設置了一個進程鎖lock。lock在不同進程使用同一共享內存時，能夠確保線程之間互不影響，使用lock的方法是， 在每個線程/進程使用共享內存資源或修改共享內存之前，執(zhí)行l(wèi)ock.acquire()將共享內存上鎖， 確保當前進程執(zhí)行時，內存不會被其他進程訪問，執(zhí)行運算完畢后，使用lock.release()將鎖打開， 保證其他的線程可以使用該共享內存。
看似這樣做，進程就會輸出0-9了，但實際上并不會。

# output result
hello world 0
hello world 1
hello world 5
hello world 2
hello world 4
hello world 7
hello world 3
hello world 6
hello world 8
hello world 9

可見，第一個進程必然是0，這毫無疑問，但后面卻散亂排布。這與使用鎖的初衷相違背，這是為什么呢？
思考后發(fā)現(xiàn)，在第一個進程執(zhí)行的過程中，即i=0時，它擁有當前的lock，因此它必然是先執(zhí)行的。但是由于進程是非阻塞的，因此在執(zhí)行Process的過程中，還是可以繼續(xù)迭代的，即num=1,2，...，9這個過程中他們都有可能進入Process這一步，等待num=0時執(zhí)行函數(shù)結束，獲得當前的Process，因此后面的順序是不可控的。
如果想要按順序排布，可以將進程設置為阻塞的。即當前進程執(zhí)行完之前，后面的進程會先掛起。這可以通過join()函數(shù)來實現(xiàn)。

# blocking
from multiprocessing import Process, Lock

def f(l, i):
    l.acquire()
    try:
        print('hello world', i)
    finally:
        l.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()

    for num in range(10):
        p = Process(target=f, args=(lock, num))
        p.start()
        p.join()

輸出結果為：

# output result
hello world 0
hello world 1
hello world 2
hello world 3
hello world 4
hello world 5
hello world 6
hello world 7
hello world 8
hello world 9