Python多进程:所有进程在5秒内完成，但程序需要额外10秒才能返回读取主脚本

Python多进程是指在Python编程语言中使用多个进程来执行任务的技术。多进程可以提高程序的并发性和执行效率，特别适用于需要处理大量计算密集型任务的场景。

在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程编程。该模块提供了创建和管理进程的类和函数，可以方便地实现多进程的并发执行。

对于给定的问题，所有进程在5秒内完成，但程序需要额外10秒才能返回读取主脚本的原因可能是由于主脚本在等待所有子进程完成后才返回结果。这种情况下，可以使用join()方法来等待所有子进程完成。

下面是一个示例代码，演示了如何使用多进程来并发执行任务，并在所有进程完成后返回结果：

import multiprocessing
import time

def worker():
    # 模拟耗时任务
    time.sleep(5)

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()

    processes = []
    for _ in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        p.start()
        processes.append(p)

    # 等待所有子进程完成
    for p in processes:
        p.join()

    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time

    print(f"All processes completed in {execution_time} seconds.")

在上述代码中，我们创建了10个子进程来执行worker()函数，每个子进程模拟耗时任务的执行。通过join()方法，主进程会等待所有子进程完成后才继续执行，最后打印出所有进程完成的时间。

对于Python多进程的应用场景，它适用于需要并发执行大量计算密集型任务的情况，例如数据处理、图像处理、科学计算等。通过利用多核处理器的优势，可以显著提高程序的执行效率。

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