python多进程完成模拟支付

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
'''@auther :mr.qin
@IDE:pycharm'''

from tool.Common import *
from tool.request_data_change_to_StrEncode import request_data_change_to_str
from tool.tencent_cloud_mysql_connect import Mysql_operation
import time
import requests
from multiprocessing import Process,Queue,Pool,Manager,Lock
import os

my_op = Mysql_operation()
get_data = '''select order_id,order_sn from order_info limit 100;'''
data = my_op.sql_operation(get_data)
data_to_str = request_data_change_to_str()
lock=Lock()

def testDoWeChatNotify(q):
    fwh_order_dict = {}
    fwh_order_id_list, fwh_order_sn_list = [], []
    if  data!=():
        for a in data:
            fwh_order_id=a['order_id']
            fwh_order_sn=a['order_sn']
            fwh_order_id_list.append(fwh_order_id)
            fwh_order_sn_list.append(fwh_order_sn)
        fwh_order_dict['fwh_order_id']=fwh_order_id_list
        fwh_order_dict['fwh_order_sn']=fwh_order_sn_list
        # print("put %s to queue...." % (fwh_order_dict))
        q.put(fwh_order_dict)


    return q.qsize()#返回队列数量


def asynchronousPay_process(q,order_id,order_sn):
    if  (data!=()):
        url_wechat_success_huidiao=fwh_test_api+'/index/Order/doWeChatNotify'
        data_wechat_success_huidiao=data_to_str.requestDataToStr_firefoxAndChrome_fwh('''order_sn:{}
order_id:{}
meth_id:4
timestamp:157129653969
sign:0687b01b300b9e300d3996a9d2173f1380973e5a'''.format(order_sn,order_id))
        # print(data_wechat_success_huidiao)
        request_wechat_success_huidiao=requests.post(url=url_wechat_success_huidiao,headers=headers_form_urlencoded,data=data_wechat_success_huidiao)
        response_wechat_success_huidiao=request_wechat_success_huidiao.json()
        if '订单状态错误,非待支付订单' in response_wechat_success_huidiao['msg']:
            print(data_wechat_success_huidiao)
        #     print(request_wechat_success_huidiao.json())
    else:
        print('待支付订单为空')


def run_multiprocess():
    p = Pool(9)
    q = Manager().Queue()
    size = list(range(testDoWeChatNotify(q)))
    info = q.get()
    for i in range(len(info['fwh_order_id'])):
        lock.acquire()#加互斥锁
        # print('当前进程{},父进程id{}'.format(os.getpid(),os.getppid()))
        p.apply_async(func=asynchronousPay_process,
                               args=(q, info['fwh_order_id'][i], info['fwh_order_sn'][i]))
        lock.release()#解锁

    p.close()
    p.join()



if __name__=="__main__":
    start_time = time.time()  # 计算程序开始时间
    run_multiprocess()
    # q=Manager().Queue()
    # size = list(range(testDoWeChatNotify(q)))
    # info = q.get()
    # for i in range(len(info['fwh_order_id'])):
    #     asynchronousPay_process(q,info['fwh_order_id'][i], info['fwh_order_sn'][i])
    print('程序耗时{:.2f}'.format(time.time() - start_time))  # 计算程序总耗时

思路：与多线程实现思路差不多，但是所用模块不同，多进程用multiprocessing模拟，多线程用therading模块
多进程队列使用multiprocessing.Queue()或者multiprocessing.Manager().Queue(),多线程使用queue.Queue()，apply_async方法是apply方法的非阻塞式（异步）版本，Queue引入确实提高了执行速度，亲测：为使用多进程前支付100个订单用了四十多秒，使用之后用了5.x秒，
这根电脑的性能会有一些关系！
问题：
　　1.在调试的过程中我想用一个封装一个类来完成，但是调试了很久，都有问题（队列无法公用的问题），忘大佬指教；
　　2.线程启动的数量更多（进程启动了8个，线程启动了100个），为啥会没有多进程的执行速度快？（同时使用join的情况下），这里修正一下，多线程执行速度会快一些，因为代码跟运行速度不一致所以造成了这种错觉
　　3.会出现重复请求的请求，但是只会有一次（我创建了八个进程，为什么只会重复一次）