示范下python多进程的代码

当然可以，以下是一个简单的 Python 多进程示例代码：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker %d started' % num)
    return

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

这个代码会创建 5 个进程，每个进程都会调用 `worker` 函数，并输出相应的进程编号。

相关问题

python多进程代码示例

Python中使用`multiprocessing`模块可以轻松实现多进程编程。这里有一个简单的多进程代码示例，它创建两个子进程并分别执行不同的任务：

import multiprocessing

def worker_process(task):
    """子进程中执行的任务"""
    print(f"Worker {multiprocessing.current_process().name} received task: {task}")
    # 这里是实际的任务处理代码，例如计算、网络请求等
    result = task * 2
    print(f"Task {task} completed with result: {result}")

if __name__ == "__main__":
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=2)  # 创建两个进程

    # 提交任务给进程池
    tasks = [1, 2, 3, 4, 5]
    results = pool.map(worker_process, tasks)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    print("All processes finished.")

在这个例子中：
- `worker_process`函数是子进程要执行的函数。
- `multiprocessing.Pool`用于创建进程池，参数`processes=2`表示创建2个进程。
- `pool.map`方法将`tasks`列表中的每个元素映射到`worker_process`函数，每个任务在独立的进程中运行。
- `pool.close()`关闭进程池的接收新任务的能力，`pool.join()`等待所有进程完成。

相关问题：
1. Python中还有哪些用于多进程的库？
2. 多进程和多线程有什么区别？
3. 在处理大量任务时，如何优化Python的多进程性能？

python多进程代码

以下是一个简单的 Python 多进程代码示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker %d is running' % num)

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

这段代码创建了 5 个进程，每个进程都运行 `worker` 函数并输出一条信息。`if __name__ == '__main__':` 这行代码的作用是确保程序在主进程中运行，而不是在子进程中运行。在 Windows 系统中，必须把 `if __name__ == '__main__':` 这行代码放在程序的顶部，否则会出现 `RuntimeError` 异常。