python中，multiprocessing使用

`multiprocessing` 模块可以方便地利用多核CPU来进行并行计算，下面是一个简单的使用示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    """定义一个进程执行的任务"""
    print('Worker', num)
    return

if __name__ == '__main__':
    # 创建4个进程
    for i in range(4):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()

这个程序会创建4个进程，每个进程都会调用 `worker` 函数进行打印输出。`multiprocessing.Process` 类用于创建一个进程对象，其中 `target` 参数传入需要执行的函数名，`args` 参数传入函数需要的参数，这里是一个整数 `num`。

需要注意的是，由于 `multiprocessing` 模块是跨平台的，因此在 Windows 系统上，必须将进程创建放在 `if __name__ == '__main__':` 之内，以防止创建进程时出现循环导入的问题。

相关问题

python中multiprocessing

Python中的`multiprocessing`模块是一个用于创建多进程程序的模块，它支持并发执行，可以充分利用计算机的多核CPU。`multiprocessing`模块提供了两种创建进程的方式：一种是使用`Process`类，另一种是使用`Pool`类。使用`Process`类可以手动创建和管理进程，而使用`Pool`类则可以自动管理进程并分配任务。

以下是一个简单的例子，演示了如何使用`multiprocessing`模块创建两个进程：

import multiprocessing

def worker(num):
    """thread worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

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

输出：

Worker: 0
Worker: 1
Worker: 2
Worker: 3
Worker: 4

Python multiprocessing使用样例

下面是一个简单的 Python multiprocessing 的样例：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

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

这个样例创建了5个进程，每个进程都调用 `worker` 函数，并且传入一个整数参数。

在这个样例中，我们使用了 `multiprocessing.Process` 类来创建一个进程对象，然后调用 `start()` 方法来启动进程。`args` 参数是一个元组，它包含传递给 `worker` 函数的参数。在 `worker` 函数内部，我们打印出了进程的编号。

需要注意的是，在 Windows 系统中，必须将代码放在 `if __name__ == '__main__':` 语句块中，否则会出现奇怪的问题。这是因为 Windows 中的多进程模块使用了不同的机制来启动子进程。在 Linux 系统中，这个限制不是必需的。