🚀 Python 多进程编程指南

多进程是 Python 中实现并行处理的核心技术之一，适用于 CPU 密集型任务。以下是关键知识点：

📌 1. 多进程基础概念

• 进程：独立的程序执行单元，拥有独立内存空间
• 多进程优势：
  ✅ 充分利用多核 CPU
  ✅ 避免全局解释器锁（GIL）限制
  ✅ 适合 I/O 密集型任务（如网络请求）

📘 2. 核心模块与方法

import multiprocessing

# 启动进程
def worker(num):
    print(f"Worker {num} is running")

if __name__ == "__main__":
    processes = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) for i in range(4)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

📌 3. 常见使用场景

• 并行计算（如科学数据处理）
• 网络服务并发（如服务器请求处理）
• 资源密集型任务（如视频编码）

📌 4. 注意事项

• 使用 if __name__ == "__main__" 防止递归创建进程（Windows 特有）
• 进程间通信需通过 Queue 或 Pipe 实现
• 资源管理：避免内存泄漏和竞争条件

📚 扩展阅读

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