新的Python到多处理，认为有以下功能：
def do_something_parallel(self):
result_operation1 = doit.main(A,B)
do_something_else(C)
现在的问题是，我想doit.main到另一个进程中运行，并且是非阻塞 ，所以第一个已经在另一个进程已经启动之后do_something_else的代码将立即运行。
subprocess模块？ 注 ：我不想在这里使用多线程技术..
编辑 ：我不知道是否使用subprocess module和multiprocess module在同一个函数被禁止？
原因我想这是我要运行两件事情：首先一个exe文件，和第二函数，每个需要它自己的进程。
如果你想在一个单独的进程中运行Python代码，你可以使用multiprocessing模块 ：
import multiprocessing
if __name__ == "__main__":
multiprocessing.Process(target=doit.main, args=[A, B]).start()
do_something_else() # this runs immmediately without waiting for main() to return
我不知道是否使用相同功能的子模块和多进程模块被禁止？
不可以，你可以同时使用subprocess和multiprocessing在同一个函数（而且multiprocessing可以使用subprocess在内部启动它的工作进程）。
原因我想这是我要运行两件事情：首先一个exe文件，和第二函数，每个需要它自己的进程。
你不需要multprocessing以无阻塞（显然，在自己的进程）运行一个外部命令; subprocess.Popen()就足够了：
import subprocess
p = subprocess.Popen(['command', 'arg 1', 'arg 2'])
do_something_else() # this runs immediately without waiting for command to exit
p.wait() # this waits for the command to finish
Subprocess.Popen绝对是你想要什么，如果“工人”的过程是可执行的。 线程是你需要什么，当你需要的东西异步发生，多是你所需要的，如果你想充分利用多内核的性能改进（虽然你可能会发现自己也使用线程在同一时间，因为他们处理异步多个并行处理的输出）。
多处理的主要限制是传递信息。 当一个新的进程产生，Python解释器的整个单独的实例启动，它有自己独立的内存分配。 这样做的结果是通过一个过程变量改变将不改变为其他处理。 对于这个功能，你需要共享内存对象（也由多处理器模块提供）。 一种实现我做的是，开始的几个工作进程，并通过他们两个输入队列和输出队列中的父进程。 给孩子处理的功能是专门做从输入队列拉到输入一些计算一个循环，然后将它们吐出到输出队列。 那么我指定的，孩子会认识到结束循环和终止过程中的特殊输入。
您的编辑 - POPEN将同时启动其他程序，如意志多。 如果您需要子进程与可执行沟通，一定要通过文件流处理子进程莫名其妙。
