Python 多進程 (Multiprocessing) 是一種同時利用計算機多個處理器核心 (CPU cores) 進行并行處理的技術，它與 Python 的多線程 (Multithreading) 技術不同，因為多線程的并發任務依賴于一個 GIL (Global Interpreter Lock)。在多進程中，每個進程都有自己的解釋器進程，并且可以同時使用多個 CPU 核心，因此在處理計算密集型任務時比多線程更有效。

要使用 Python 的多進程，我們需要使用內置的 multiprocessing 模塊，該模塊提供了創建和管理進程的類和函數，下面是一個簡單的 Python 多進程的例子：

importmultiprocessing

defworker():
 """子進程的工作函數"""
 print("Starting worker")
 # 這里可以放一些耗時的任務
 print("Finished worker")

if__name__=='__main__':
 # 創建一個子進程
 p=multiprocessing.Process(target=worker)
 # 啟動子進程
 p.start()
 # 等待子進程結束
 p.join()
 print("Parent process finished")

在這個例子中，我們定義了一個函數 worker()，這個函數是子進程要執行的任務，我們使用 multiprocessing.Process 類創建了一個子進程，并將 worker() 函數作為參數傳遞給 target 參數，然后我們使用 start() 方法啟動子進程，join() 方法等待子進程完成，最后，主進程會輸出一條消息，表示自己已經完成了。

除了創建單個子進程，我們還可以使用 Pool 類來創建多個子進程，以便并行處理多個任務，下面是一個使用 Pool 類的例子：

importmultiprocessing

defworker(num):
 """子進程的工作函數"""
 print(f"Starting worker {num}")
 # 這里可以放一些耗時的任務
 print(f"Finished worker {num}")

if__name__=='__main__':
 # 創建一個包含 4 個進程的進程池
 withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:
   # 使用 map 函數并行執行 worker 函數
   pool.map(worker, [1,2,3,4])
 print("Parent process finished")

在這個例子中，我們使用 Pool 類創建了一個包含 4 個進程的進程池，然后我們使用 map() 方法并行執行 worker() 函數。map() 方法會將參數列表中的每個參數依次傳遞給 worker() 函數，并將返回值收集到一個列表中。最后，主進程會輸出一條消息，表示自己已經完成了。

當我們需要執行一些計算密集型的任務時，使用 Python 的多進程技術可以顯著提高程序的執行效率，下面是一些使用 Python 的多進程技術的常見場景：

數據處理：當我們需要處理大量的數據時，可以使用多進程技術將數據分成多個部分，并同時處理它們。

網絡爬蟲：當我們需要爬取大量的網頁時，可以使用多進程技術將不同的任務分配給不同的進程，從而并行地執行它們。

圖像處理：當我們需要對大量的圖像進行處理時，可以使用多進程技術并行執行不同的處理任務。

在使用 Python 的多進程技術時，我們需要注意一些問題：

進程間通信：由于每個進程都有自己的內存空間，因此它們之間不能直接共享數據，我們需要使用 multiprocessing 模塊提供的管道、隊列等機制來實現進程間通信。

進程池：在使用 Pool 類時，我們需要注意控制并發任務的數量，以免占用過多的系統資源。

內存限制：由于每個進程都有自己的內存空間，因此如果同時創建太多的進程，會占用過多的系統內存，導致程序崩潰。

下面是一個使用進程池并行執行任務的例子，其中使用了 imap_unordered() 方法來異步執行任務：

importmultiprocessing
importtime

defsquare(x):
 """計算平方"""
 time.sleep(1) # 模擬耗時的計算
 returnx*x

if__name__=='__main__':
 # 創建進程池
 withmultiprocessing.Pool()aspool:
   # 異步執行任務
   forresultinpool.imap_unordered(square,range(10)):
     print(result)

在這個例子中，我們創建了一個包含默認進程數的進程池，然后使用 imap_unordered() 方法并行執行 square() 函數。imap_unordered() 方法會返回一個迭代器，每次迭代都會返回一個已經完成的任務的結果。由于我們使用了異步執行，因此任務的返回順序不一定與參數的順序相同。

除了使用 imap_unordered() 方法，我們還可以使用 imap() 方法，它會按照參數的順序返回任務的結果，此外，我們還可以使用 apply() 和 apply_async() 方法來執行單個任務或異步執行單個任務。

總的來說，使用 Python 的多進程技術可以幫助我們更有效地處理計算密集型任務，通過使用 multiprocessing 模塊和 Pool 類，我們可以輕松地創建和管理多個子進程，并使它們并行地執行任務。

審核編輯：湯梓紅