【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。

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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）。

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2. 根本用法：创建历程

2.1 multiprocessing.Process

1. import multiprocessing
2. import time
4. def worker(name):
5.     print(f"Process {name} is running")
6.     time.sleep(2)
7.     print(f"Process {name} is done")
9. if __name__ == "__main__":
10.     # 创建进程
11.     p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=("A",))
12.     p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=("B",))
14.     # 启动进程
15.     p1.start()
16.     p2.start()
18.     # 等待子进程完成
19.     p1.join()
20.     p2.join()
22.     print("All processes finished.")

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