Python 多进程使用 multiprocessing 模块实现。关键类和函数包括：Process（代表进程）、Pool（管理进程和任务分配）、Queue（进程间数据传递）、Lock（共享资源同步）和 Barrier（进程阻塞）。实现基于 fork 系统调用，创建一个子进程并封装在 Process 类中。用法：创建进程对象（Process）、启动进程（start()）、等待进程完成（join()）、获取结果（result 属性）。示例：使用进程池并行执行 worker 函数，并将结果返回到列表
Python 多进程实现
Python 多进程是通过 multiprocessing 模块来实现的。该模块提供了以下关键类和函数：
Process： 代表一个独立的进程。Pool： 管理一组进程并分发任务。Queue： 用于在进程之间传递数据。Lock： 用于同步对共享资源的访问。Barrier： 用于阻塞进程，直到所有进程都达到某个点。
实现原理
Python 多进程的实现基于 fork 系统调用。fork 会创建一个子进程，该子进程与父进程具有相同的内存空间和资源。然后子进程可以调用 exec 等函数来执行不同的代码。
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在 Python 中，Process 类封装了 fork 调用。当创建一个 Process 对象时，fork 就会被调用，创建一个子进程。子进程继承了父进程的内存空间和资源，但它具有自己的进程 ID 和独立的执行流。
如何使用
创建进程： 使用 Process 类创建进程对象，并指定要执行的函数。启动进程： 调用 start() 方法启动进程。这会调用 fork 并开始执行进程。等待进程完成： 调用 join() 方法等待进程完成。获取进程结果： 进程完成时，可以使用 result 属性获取其返回值。
示例
import multiprocessingdef worker(number): """Worker function to be executed by each process.""" print(f"Process {number} is running") return number * 2if __name__ == "__main__": # 创建一个包含 4 个进程的进程池 pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建一个列表，其中包含要处理的数字 numbers = [1, 2, 3, 4] # 将 worker 函数映射到 numbers 列表上的每个数字 results = pool.map(worker, numbers) # 关闭进程池，等待所有进程完成 pool.close() pool.join() print(results) # 输出 [2, 4, 6, 8]
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在这个示例中，worker 函数被分配给进程池中的每个进程。进程并行执行 worker 函数，并返回一个包含结果的列表。
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