高效的并行处理：使用 Python 的 `multiprocessing` 库管理进程

高效的并行处理：使用 Python 的 multiprocessing 库管理进程

在 Python 中，并行处理通常是提高程序性能的有效手段，尤其是在处理 CPU 密集型任务时。Python 的内置 multiprocessing 库为开发者提供了强大的工具来创建多个进程，充分利用多核处理器的资源。通过使用 multiprocessing，我们可以克服 Python 的全局解释器锁（GIL）限制，实现真正的并行计算。

在本文中，我们将深入探讨如何使用 multiprocessing 库编写一个函数来高效管理多个进程。我们会结合实际示例，展示如何启动、同步和终止进程，以及处理进程间的数据通信问题。

1. 为什么选择 multiprocessing

Python 的默认线程库 threading 在 I/O 密集型任务中非常高效，但在 CPU 密集型任务中受到 GIL 的限制，使得多线程并不能带来真正的并行计算。为了解决这个问题，multiprocessing 提供了多进程支持，每个进程都有自己的 Python 解释器，可以并行运行代码，因此特别适合 CPU 密集型任务。

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