现在，大多数 CPU 制造商都在创建多核 CPU。连手机都带多个内核！Python 线程不能使用这些内核，因为全局解释器锁定。从 Python 2.6 开始 multiprocessing ，添加了模块，让您充分利用计算机上的所有内核。
在这篇文章中，您将了解以下主题：
- 使用流程的优点
- 使用流程的缺点
- 创建流程
multiprocessing - 子分类
Process - 创建流程池
本文不是多处理的全面概述。多处理和并发一般的主题更适合在它自己的书。如果需要，您始终可以 multiprocessing 查看模块的文档：
现在，让我们开始吧！
使用流程的优点
使用流程有几个优点：
- 进程使用单独的内存空间
- 与线程相比，代码可以更直接
- 使用多个 CPU/内核
- 避免全局解释器锁 （GIL）
- 子进程可以被杀死（与线程不同）
multiprocessing该模块的接口类似于threading.Thread- 适合 CPU 绑定处理（加密、二进制搜索、矩阵乘法）
现在，让我们来看看流程的一些缺点！
使用流程的缺点
使用流程也有几个缺点：
- 进程间通信更为复杂
- 内存占用量大于线程
现在，让我们学习如何使用 Python 创建流程！
创建流程multiprocessing
multiprocessing该模块旨在模拟类 threading.Thread 的工作方式。
下面是使用模块 multiprocessing 的示例：
Python
Ⅹ
18
1
导入多处理
2
导入随机
3
导入时间
4
def辅助工作（名称str->无：
打印（f’启动工作人员 [名称]）
6
worker_time随机的。选择（范围（15））
7
时间。睡眠（worker_time）
8
打印（f'[名称] 工作人员完成在 [worker_time] 秒））
9
如果__name____name__"__main__"：
10
流程|
11
i在范围range（5）：
过程=多处理。过程（目标=工作人员，
13
args=（f'computer_[i]'，））
14
进程。附加（过程）
15
过程。开始（）
16
17
用于流程中的procprocesses：
18
proc.加入（）
