Python使用multiprocessing模块实现并行

在Python中，使用`multiprocessing`模块可以很方便地实现并行。`multiprocessing`模块提供了一个Process类，可以在一个新的进程中执行指定的函数。以下是一个简单的示例代码：

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()

在这个示例中，我们定义了一个`worker`函数，该函数会打印出一个消息。然后我们使用`multiprocessing.Process`类创建了5个新进程来执行`worker`函数，每个进程都有一个不同的参数。在这个示例中，我们使用了`if __name__ == '__main__':`语句来避免在子进程中重复启动新进程。

除了`Process`类外，`multiprocessing`模块还提供了其他一些有用的类和函数，例如`Pool`类可以实现进程池，`Value`和`Array`可以实现进程间共享内存等。