Python启动后台进程
所谓后台进程就是脱离当前程序的进程，当前程序退出后，后台进程依然在运行。
在类Unix系统中，简单的方式就是 Double-Fork：https://stackoverflow.com/questions/881388/what-is-the-reason-for-performing-a-double-fork-when-creating-a-daemon
重定向标准输入输出#
在后台进程fork出来后，为不受干扰，需要将标准输入输出重定向，使用下面代码重定向：
read_null = open('/dev/null')
os.dup2(read_null.fileno(), sys.stdin.fileno())
在pytest测试时，pytest为了捕获程序的输入输出，会更改 sys.stdin 到其自己的对象，在获取 fileno 时报异常。解决方法是运行pytest时增加 -s 参数关闭输入输出捕获功能。
也有文章说可以直接设置：
sys.stdin = read_null
目前尚不清楚这两种方式有什么区别。
Windows#
Windows不支持fork，所以无法像Unix类系统一样通过 double-fork 创建后台进程。
Windows下可以通过subprocess库创建进程，指定特别的创建标志后，新进程就会脱离成为独立的进程。https://stackoverflow.com/questions/12843903/how-to-start-daemon-process-from-python-on-windows
subprocess.Popen(executable, creationflags=subprocess.DETACHED_PROCESS, close_fds=True)
这个creationflags的常量中有几个类似的，CREATE_NEW_CONSOLE，CREATE_NEW_PROCESS_GROUP，DETACHED_PROCESS，但这些常量只能在Windows平台下使用，在其它平台下使用时会发现常量定义不存在。https://docs.python.org/3/library/subprocess.html#windows-constants
目前我还没有调研清楚这几个不同的常量有什么区别。
跨平台#
网上有一个跨平台实现后台进程的Python库：https://github.com/Muterra/py_daemoniker
不过其为了实现类似fork的效果，在Windows上会将当前的代码状态写入到文件中，在新进程中执行，尚不清楚这种方式是否会有什么隐患。
另外其代码中写死了通过pythonw.exe运行进程，对于将python打包成一个可执行文件的情况可能不适用。
但其代码还是有一定的参考价值。
Multiprocessing#
Multiprocessing是Python的多进程库，可以用来创建进程，创建进程时像多线程一样指定一个函数作为进程的主函数。
该库支持类Unix操作系统和Windows操作系统，在创建进程时可以指定daemon参数设置进程是Daemon还是Non-Daemon。
不过这里的Daemon并不是我们所说的后台进程，这里的Daemon进程在主进程结束后会立即被结束掉，而Non-Daemon进程在主进程结束时会等待所有Non-Daemon进程结束。
Multiprocessing在开启进程时可以传递一个函数作为进程的主函数，不过这个函数不能是内嵌函数（即定义在其它函数内的函数）。
因为其底层是启动进程后，将函数名称传递过去然后执行，内嵌函数在全局空间中不存在，也就无法找到对应的函数执行。
命名管道#
创建了多个进程后，进程之间的通信就是另外一个问题，我开始想通过命名管道来通信，因为这个是基本上所有操作系统都支持的功能。
不过在跨平台的时候发现又是一个坑，python标准库里面的os.mkfifo()函数只能在Unix类系统下使用！
而且在os.mkfifo()时需要指定一个文件路径，系统会创建出一个文件，而这个文件是不会自动删除的，如果文件已经存在，os.mkfifo()会报错！
这篇文章里面详述了在Windows下如何使用命名管道：https://medium.datadriveninvestor.com/named-pipes-communication-between-python-server-and-python-client-on-window-8cdf64504801
参考资料：#
https://stackoverflow.com/questions/12843903/how-to-start-daemon-process-from-python-on-windows
https://superfastpython.com/daemon-process-in-python/