python 多线程与多进程问题？
假如实现我不知道自己要起来多少个线程（进程），主进程发送信号，我想监控到一个信号后就起来一个线程（进程）并启动数据处理；可能主进程发送信号的间隔会比处理线程执行的时间短，那么请问如何在起的处理进程没退出前继续起新的进程呢？也就是让起的进程不阻塞！！！！多线程/多进程编程的菜比，请各位网友能不吝赐教！！！！小弟在线等啊。。。。。。。。。。。。。。。
常规的做法是起一个线程池，或者是进程池。 使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型。如果计算量大，则需要进程池，如果只是设备等待，比如网络数据收发，则线程也勉强够用。
信号过来后处理方法有两种，一种是实时处理，这个没有好办法，可以用“微线程”的办法做，尽量减少处理周期。另外一种是允许少量的延迟。那么通常的做法是用队列。将信号放到线程或者是进程池的消息队列里。然后再由后者分配。
还有一种高效的处理方法，根据信号的值做hash，然后自动分发到不同的CPU或者是服务器。这个就算是大规模并发处理机制。
通常情况下，比如一个WEB服务器，它需要获取一个请求，然后处理响应，可以使用线程模型，或者是进程模型。也是使用典型的池的方法。一个Pool的大于，取决于你的计算 机的计算 能力，内存大小，以及你的并发访问数量。
所要要启用多少个呢？假设你的一个信号的处理周期是1秒，你同时有100个信号进来，那么就需要100个线程或者是进程。
线程数过多，表面上处理能力在增加，不过延迟也在增加，失败率也会增加。追问
我的处理线程数不会太多，最多会有十多个并发，重点想解决的是能用多进程减少计算时间，我的主要问题是怎么在检测到另一个线程put进queue后，如果前一个信号引发的进程还在运行，能启动新一个进程。。。
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有没有朋友们进来聊聊python的多线程和多进程
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为什么在python里推荐使用多进程而不是多线程
它需要获取一个请求，然后处理响应，可以使用线程模型，或者是进程模型。也是使用典型的池的方法。一个Pool的大于，取决于你的计算 机的计算 能力，内存大小，以及你的并发访问数量。所要要启用多少个呢？假设你的一个信号的处理周期是1秒，你同时有100个信号进来，那么就需要100个线程或者是进程。
