【Python】multiprocessing 模块：多历程并行计算
Python multiprocessing 模块Python 的 multiprocessing 模块用于 多历程并行计算，可以充实利用 多核 CPU 进行任务加速，突破 Python GIL（全局表明器锁） 的限定，提高程序执行服从。
1. 为什么利用 multiprocessing？
Python 默认的 threading 模块利用 线程 进行并发，但由于 GIL（全局表明器锁）的存在，多线程无法真正实现 CPU 级别的并行计算，实用于 I/O 麋集型任务（如文件读写、网络请求）。
✅ multiprocessing 创建多个历程，每个历程有独立的 Python 表明器，可以或许真正实现并行计算，实用于 CPU 麋集型任务（如数学计算、数据处置惩罚、图像渲染）。
2. 根本用法：创建历程
2.1 multiprocessing.Process
import multiprocessing
import time
def worker(name):
print(f"Process {name} is running")
time.sleep(2)
print(f"Process {name} is done")
if __name__ == "__main__":
# 创建进程
p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=("A",))
p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=("B",))
# 启动进程
p1.start()
p2.start()
# 等待子进程完成
p1.join()
p2.join()
print("All processes finished.")
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