multiprocessing这个函数的详解

`multiprocessing` 模块是 Python 中用于实现多进程（并行计算）的标准库之一。其主要特点是使用了与 `threading` 模块相似的 API，但可以利用多核 CPU 来实现真正的并行计算。

下面是一些常用的函数和类的详解：

1. `Process(target=None, args=(), kwargs={}, daemon=None)`：表示一个进程对象，其中 `target` 表示进程的执行函数，`args` 表示传递给进程执行函数的参数，`kwargs` 表示传递给进程执行函数的关键字参数，`daemon` 表示是否将进程设置为守护进程。

2. `current_process()`：返回当前进程对象。

3. `active_children()`：返回当前活动的子进程列表。

4. `Pool(processes=None)`：表示一个进程池对象，其中 `processes` 表示进程池中所需的进程数，默认为 CPU 的核心数。

5. `map(func, iterable[, chunksize=None])`：将可迭代对象 `iterable` 中的每个元素都传递给函数 `func` 进行处理，并返回一个结果列表。可选参数 `chunksize` 表示每个任务的块大小，默认为 1。

6. `apply_async(func[, args[, kwds[, callback=None[, error_callback=None]]]])`：异步地调用函数 `func`，并返回一个 `AsyncResult` 对象。可选参数 `args` 和 `kwds` 表示传递给函数 `func` 的位置参数和关键字参数。

7. `Value(typecode_or_type, *args, lock=True)`：表示一个共享内存中的数值对象，其中 `typecode_or_type` 表示数据类型，`lock` 表示是否使用锁来保证多个进程对该共享内存的安全访问。

8. `Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True)`：表示一个共享内存中的数组对象，其中 `typecode_or_type` 表示数据类型，`size_or_initializer` 表示数组的大小或者初始化值，`lock` 表示是否使用锁来保证多个进程对该共享内存的安全访问。

9. `Manager()`：返回一个 `SyncManager` 对象，用于创建共享内存对象。

10. `Queue(maxsize=0)`：表示一个进程间通信的队列对象，其中 `maxsize` 表示队列的最大长度。

以上是 `multiprocessing` 模块中一些常用的函数和类的详解，可以根据具体的需求选择使用。