本文是一篇关于使用Python实现多进程文件拷贝并显示进度百分比的教程，主要适用于Python初学者。在CentOS7系统中，文章介绍了如何查看CPU的核心数，以便于合理分配多进程任务。然后，文章提供了一段Python代码示例，通过`multiprocessing`模块来实现多进程文件复制，并利用`Manager`和`Queue`来管理进程间的通信，跟踪复制进度。
正文：
在Python编程中，多进程（Multiprocessing）是并行处理的一种方式，尤其适合于需要大量计算或I/O操作的任务，如文件拷贝。在本教程中，作者首先展示了如何在Linux系统（如CentOS7）下通过命令行查询CPU的物理核心数和逻辑核心数，这是决定可以同时运行多少个进程的重要信息。
接着，文章给出了一个Python多进程文件拷贝的实现代码。代码分为以下几个关键部分：
1. **创建新文件夹**：程序会根据用户输入的源文件夹名称创建一个新的目标文件夹，用于存储拷贝后的文件。
2. **读取和复制文件**：`copyFileTask`函数作为进程的工作单元，负责打开源文件夹中的单个文件，读取其内容，然后在新文件夹中创建同名文件并写入内容。每个进程独立处理一个文件。
3. **进程间通信**：使用`multiprocessing.Manager`创建一个`Queue`，用于在进程之间共享数据。当一个文件复制完成后，进程会将文件名放入队列，这样主进程就可以通过队列监控复制进度。
4. **主进程控制**：在`main`函数中，程序启动多个进程（数量可根据CPU核心数调整），并将文件列表分发给这些进程。主进程会定期检查队列，计算已复制的文件数占总文件数的百分比，并显示出来，以提供复制进度的可视化反馈。
这个示例代码虽然简单，但它涵盖了Python多进程编程的基础概念，包括进程的创建、进程间通信以及同步机制。对于初学者来说，这是一个很好的学习多进程编程的起点。通过理解并实践这段代码，读者可以了解到如何利用Python进行并发处理，提高文件操作的效率。
注意，实际应用中可能需要对这段代码进行扩展，例如添加错误处理机制，确保在文件复制过程中遇到问题时能正确恢复，或者优化进度显示，使其更加实时和精确。此外，如果需要在不同操作系统上运行，还需要考虑跨平台兼容性的问题。
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