Python多处理:并行运行多个for循环的每个迭代

Python多处理是一种并行计算的技术，它允许同时运行多个for循环的每个迭代，从而提高程序的执行效率。通过利用多核处理器的并行计算能力，可以加速计算密集型任务的执行速度。

Python多处理可以通过使用multiprocessing模块来实现。该模块提供了Process类，可以创建子进程来并行执行任务。每个子进程都有自己的独立内存空间，可以独立执行任务，从而实现并行计算。

优势：

1. 提高程序的执行效率：通过并行执行多个for循环的每个迭代，可以充分利用多核处理器的计算能力，加快任务的执行速度。
2. 充分利用系统资源：多处理可以充分利用系统的多核处理器，提高系统资源的利用率。
3. 简化并行编程：使用multiprocessing模块可以简化并行编程的复杂性，提供了方便的接口和工具，使并行编程更加容易实现。

应用场景：

1. 大规模数据处理：在处理大规模数据集时，可以将数据分成多个部分，每个部分由一个子进程处理，从而加快数据处理速度。
2. 计算密集型任务：对于需要大量计算的任务，可以将任务分成多个子任务，并行计算每个子任务，从而提高计算速度。
3. 并行爬虫：在爬取网页数据时，可以使用多处理来并行处理多个网页的下载和解析，提高爬虫的效率。

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