拷贝一个大文件（1G以上），使用多进程分段（100M）写入文件中

可以使用Python的multiprocessing模块来实现多进程分段写入文件。

下面是一个简单的示例代码：

import os
from multiprocessing import Process

def write_chunk(filename, start, end):
    with open(filename, 'rb') as f:
        f.seek(start)
        chunk = f.read(end - start)
        with open(f'{filename}.part_{start}', 'wb') as chunk_file:
            chunk_file.write(chunk)

def merge_chunks(filename, num_chunks):
    with open(filename, 'wb') as f:
        for i in range(num_chunks):
            with open(f'{filename}.part_{i * 100 * 1024 * 1024}', 'rb') as chunk_file:
                f.write(chunk_file.read())

if __name__ == '__main__':
    filename = 'test.bin'
    file_size = os.path.getsize(filename)
    num_chunks = file_size // (100 * 1024 * 1024) + 1 # 计算需要分成多少段

    processes = []
    for i in range(num_chunks):
        start = i * 100 * 1024 * 1024
        end = min((i + 1) * 100 * 1024 * 1024, file_size)
        process = Process(target=write_chunk, args=(filename, start, end))
        processes.append(process)
        process.start()

    for process in processes:
        process.join()

    merge_chunks(filename, num_chunks)

首先，我们计算出需要将文件分成多少段。然后，我们使用多进程来处理每个段。在`write_chunk`函数中，我们打开文件并移动文件指针到对应的位置，然后读取对应的数据块并写入到一个以`part_{段起始字节位置}`命名的文件中。

在主进程中，我们等待所有的子进程都完成后，再将所有的数据块合并成最终的文件。在`merge_chunks`函数中，我们按照顺序将每个数据块写入到最终的文件中。

需要注意的是，这种方法可能会导致多个进程同时写入同一个文件，可能会有竞争条件。在实际应用中，可以使用Python的`multiprocessing.Lock`来控制访问同一个文件的进程。