python进程管理,通过进程管理，处理多进程并发，提升代码运行效率，缩短时间，举个例子

在Python中，进程管理主要涉及`multiprocessing`模块，它是标准库的一部分，用于创建并操作独立的进程，使得程序能够并行执行任务。通过进程管理，你可以将耗时的任务分配到单独的进程中，避免主线程阻塞，从而提高整体的执行效率。

例如，假设你要计算一组大数值的平方，可以创建一个子进程池：

import multiprocessing

def square(num):
    return num ** 2

if __name__ == "__main__":
    # 创建进程池，最大同时处理4个任务
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 提交任务给进程池，这里是一个列表或生成器，包含需要计算的数
    numbers = [10000, 20000, 30000, 40000]
    results = pool.map(square, numbers)

    # 关闭进程池，等待所有任务完成
    pool.close()
    pool.join()

    print("Square of each number:", results)

在这个例子中，`map()`函数会并行地把每个数字提交给`square`函数执行，而不会阻塞主线程。这种方式显著减少了计算平方的时间，提升了代码执行效率。