《Python 多进程实战：处理 CPU 密集型任务》

# 🚀 Python 多进程实战：处理 CPU 密集型任务 💻

在Python中处理CPU密集型任务时，单线程往往无法充分利用多核CPU的性能。这时，`multiprocessing`模块就能大显身手了！✨

## 🔍 为什么选择多进程？

Python的GIL(全局解释器锁)限制了多线程的并行能力，而多进程可以绕过这个限制，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，真正实现并行计算。

## 🛠️ 实战代码示例

```python
import multiprocessing
import time

def cpu_bound_task(n):
  """模拟CPU密集型任务"""
  result = 0
  for i in range(n):
    result += i*i
  return result

if __name__ == '__main__':
  start = time.time()
  
  # 创建进程池
  pool = multiprocessing.Pool()
  
  # 分配任务
  results = pool.map(cpu_bound_task, [10000000]*8)
  
  pool.close()
  pool.join()
  
  print(f"耗时: {time.time()-start:.2f}秒")
  print(f"结果: {results[:5]}...") # 只显示前5个结果
```

## 💡 关键点解析

1. **进程池(Pool)** 🏊‍♂️：预先创建一组工作进程，避免频繁创建销毁进程的开销
2. **map方法** 🗺️：将可迭代对象分配给各个进程并行处理
3. **if __name__ == '__main__'** 🛡️：Windows平台必须的保护措施

## ⚡ 性能对比

- 单进程处理8个任务：约12秒 ⏳
- 8进程并行处理：约2秒 ⚡

## 🎯 适用场景

- 大规模数学计算 🧮
- 图像/视频处理 🖼️
- 数据加密/解密 🔐
- 机器学习模型训练 🤖

多进程技术让Python也能高效处理CPU密集型任务，释放你的多核CPU的全部潜力！💪 记得根据CPU核心数合理设置进程数量哦~ 🎯
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