Python 并发编程的终极武器：使用 `multiprocessing` 模块征服计算密集型任务

Python 并发编程的终极武器：使用 multiprocessing 模块征服计算密集型任务

在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在处理CPU密集型任务时并不能真正实现并行，而是以交替执行的方式模拟并发，效率提升有限。为了充分利用多核CPU的优势，我们需要使用多进程。multiprocessing 模块是Python中用于创建和管理进程的标准库，它提供了一种类似于 threading 模块的API，但通过创建独立的进程来绕过GIL的限制，从而实现真正的并行计算。本文将深入探讨 multiprocessing 模块的用法，并通过丰富的示例演示如何在Python中使用多进程并发执行计算密集型任务。

1. 进程与线程的区别

在深入 multiprocessing 模块之前，我们需要再次明确进程和线程的区别：

• 进程（Process）： 操作系统进行资源分配的基本单位。每个进程拥有独立的内存空间和系统资源。
• 线程（Thread）： 操作系统进行运算调度的最小单位，是进程中的实际运作单位。多个线程共享进程的内存空间和资源。

由于进程拥有独立的内存空间，因此进程间的通信需要使用特殊的机制（如队列、管道、共享内存等）。而线程由于共享内存空间，因此线程间的通信更加方便，但也需要注意线程安全问题。