python multiprocessing如何使用

在Python中，`multiprocessing` 模块用于创建并管理进程，让你能够在单个程序内并行执行任务，提高计算效率。它提供了以下几个关键功能：

1. **Process** 对象：这是最基础的进程模块，通过 `Process(target, args)` 创建一个新的进程实例，其中 `target` 是函数或方法名，`args` 是传递给该函数的参数。

   import multiprocessing as mp
   def worker_function(x):
       print(f"Worker processing {x}")

   process = mp.Process(target=worker_function, args=(10,))

2. **Pool** 对象：`Pool` 是一个进程池，可以一次提交多个任务，提高了并发处理能力。创建 Pool 需要指定进程数，如 `mp.Pool(processes=4)`。

   with mp.Pool(4) as pool:
       pool.apply_async(worker_function, (10,))
       # 更多任务...

3. **Queue 和 Pipe**：用于进程间通信，你可以将数据放入队列或管道，然后在其他进程中读取。

- `Queue`: 并发安全的数据结构，适用于异步任务间的通信。
- `(conn1, conn2)` 类似于管道，其中一个连接用于发送，另一个接收。

4. **Joining Processes**: 使用 `.join()` 方法等待所有子进程结束，或者`.terminate()`、`.kill()` 来强制结束进程。

5. **Locks and Semaphores**: 提供同步工具，如锁 (`Lock`) 和信号量 (`Semaphore`)，防止竞争条件。

使用 `multiprocessing` 时需要注意，由于每个进程有自己的内存空间，所以不能直接共享变量。你需要通过上述机制来同步进程间的协作。