Python multiprocessing

Python的`multiprocessing`模块是标准库中用于处理进程间的并发和并行计算的强大工具。它允许你在Python程序中创建、管理独立的子进程，这些子进程可以在单独的线程或操作系统进程中执行，从而提高程序的效率。

`multiprocessing`模块主要包含以下几个关键概念：

1. **Process**：`Process`类用于创建新的进程。你可以通过继承`Process`类，并覆盖`run()`方法来定义子进程的行为。

2. **Pool**：`Pool`类是`multiprocessing`中的一个重要组成部分，它提供了一个进程池，可以同时执行多个任务。你可以将函数提交到池中，然后等待它们完成，通常用法是`Pool(processes=...)`。

3. **Queue/Manager**：进程间通信（IPC）是非常重要的，`multiprocessing`提供了`Queue`和`Manager`对象来在不同进程之间共享数据。`Queue`用于同步进程，而`Manager`允许在多个进程中管理共享数据结构。

4. **Locks**：`Lock`和`Semaphore`等同步原语用于控制对共享资源的访问，防止数据竞争。

5. **Pickling**：`multiprocessing`使用pickle模块来序列化和反序列化对象，以便在进程间传递数据。