在python中处理计算密集型任务时，多进程优于多线程。1. 使用process或pool创建进程，前者适合少量独立进程，后者适合批量任务；2. 多进程默认不共享内存，可用queue、pipe或共享变量通信；3. 控制并发数量以优化性能，建议设为cpu核心数，i/o任务可适当增加；4. 子进程应处理异常并考虑设为守护进程以简化退出逻辑。
在Python中，如果你需要处理计算密集型任务，多进程（multiprocessing）比多线程更合适。因为多线程受GIL（全局解释器锁）限制，并不能真正并行执行多个线程。而多进程可以绕过GIL，充分利用多核CPU资源。
使用multiprocessing模块是实现多进程最直接的方式。下面是一些实用技巧和建议，帮助你更好地使用它。
1. 基本用法：Process 和 Pool
multiprocessing提供了两种主要方式来创建进程：
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Process：适合启动少量独立子进程。Pool：适合批量处理任务，比如对一个列表中的每个元素执行相同操作。
示例代码（Process）：
from multiprocessing import Processimport osdef worker(): print(f"当前进程ID: {os.getpid()}")p = Process(target=worker)p.start()p.join()
示例代码（Pool）：
from multiprocessing import Pooldef square(x): return x * xwith Pool(4) as pool: result = pool.map(square, [1, 2, 3, 4]) print(result)
提示：Pool默认会根据CPU核心数自动分配工作进程，也可以手动指定数量。
2. 注意数据共享与通信
多进程之间默认不共享内存，因此不能像多线程那样直接访问同一个变量。如果需要通信，可以用以下几种方式：
Queue：跨进程队列，先进先出Pipe：点对点通信，适合两个进程之间Value / Array：共享内存变量
示例（使用Queue）：
from multiprocessing import Process, Queuedef worker(q): q.put("来自子进程的消息")q = Queue()p = Process(target=worker, args=(q,))p.start()print(q.get()) # 输出：来自子进程的消息p.join()
小贴士：尽量避免复杂的共享状态，保持各进程之间的独立性，这样更容易调试和维护。
3. 控制并发数量，防止资源耗尽
虽然开启的进程越多，理论上效率越高，但并不是越多越好。太多进程会导致上下文切换频繁、资源竞争激烈，反而影响性能。
你可以通过以下方式优化：
明确指定Pool的进程数，例如设置为cpu_count()：
from multiprocessing import cpu_count, Poolwith Pool(cpu_count()) as p: ...
对于I/O密集型任务，适当增加并发数（比如设置为2倍CPU核心数），因为进程在等待I/O时不会占用CPU。
使用apply_async或map_async进行异步调用，控制任务提交节奏。
4. 异常处理和守护进程
多进程中出现异常不容易捕获，尤其是使用Pool的时候。建议：
在子进程中加入try-except块，把错误信息记录下来或返回给主进程。使用守护进程（daemon=True）让子进程随主进程结束而自动终止。
示例（异常处理）：
def safe_worker(x): try: return x / 0 except Exception as e: return f"出错了：{e}"with Pool(2) as pool: res = pool.map(safe_worker, [1, 2]) print(res)
基本上就这些。掌握好multiprocessing的基础用法和常见优化技巧，就能应对大多数并行计算场景了。关键是在实践中根据任务类型调整策略，别盲目追求“并发越多越好”。
以上就是Python中如何使用多进程？multiprocessing优化技巧的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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