Python多处理:进程不能并行运行

Python多处理是Python标准库中的multiprocessing模块提供的一种并行处理方式。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能实现真正的并行运行，而多处理则能够充分利用多核CPU资源，实现真正的并行计算。

Python多处理通过创建多个进程来执行任务，每个进程都拥有独立的解释器和内存空间，从而实现真正的并行运行。多个进程之间可以独立执行不同的任务，互不干扰，从而提高程序的执行效率。

Python多处理的优势包括：

1. 真正的并行计算：多处理可以利用多核CPU资源，实现真正的并行计算，提高程序的执行效率。
2. 独立的进程空间：每个进程拥有独立的解释器和内存空间，可以避免多线程中的资源竞争问题，提高程序的稳定性。
3. 易于使用：Python多处理提供了简单易用的API，方便开发人员进行并行计算的编程。

Python多处理适用于以下场景：

1. CPU密集型任务：对于需要大量计算的任务，多处理可以充分利用多核CPU资源，提高计算速度，如科学计算、数据分析等。
2. 并行IO操作：对于需要进行大量IO操作的任务，多处理可以在一个进程阻塞时，让其他进程继续执行，提高程序的响应速度，如网络爬虫、文件读写等。

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