释放 CPU 潜力：多进程并发方案在 CPU 密集型任务中的应用

释放 CPU 潜力：多进程并发方案在 CPU 密集型任务中的应用

在软件开发中，我们经常会遇到需要大量计算的 CPU 密集型任务，例如图像处理、科学计算、数据分析等。这类任务的执行效率往往受限于 CPU 的处理能力。为了充分利用多核 CPU 的优势，我们需要采用合适的并发方案来提高程序的运行速度。

为什么选择多进程？

在 Python 中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能充分利用多核 CPU。当一个线程在执行 Python 字节码时，会持有 GIL，阻止其他线程同时执行。因此，对于 CPU 密集型任务，多线程的性能可能并不理想。

相比之下，多进程可以创建多个独立的进程，每个进程都有自己的解释器和内存空间，可以真正地并行执行。这样就可以充分利用多核 CPU 的优势，提高程序的运行速度。

如何使用多进程？

Python 提供了 multiprocessing 模块，可以方便地创建和管理多个进程。下面是一个简单的示例：

import multiprocessing
import time

def worker