高效的多进程编程：使用 Python `multiprocessing` 库进行进程管理
高效的多进程编程：使用 Python multiprocessing 库进行进程管理
在现代计算机硬件上，CPU 核心的数量日益增多，单线程程序难以充分利用这些资源。因此，了解如何使用 Python 的 multiprocessing 库管理多个进程，充分利用多核 CPU 来提高程序的并行执行能力，成为了一个非常实用的编程技能。在本文中，我将深入探讨 multiprocessing 库，教你如何编写多进程代码，以及如何通过合理的进程管理显著提高程序的性能。
1. 为什么要使用多进程？
Python 解释器中存在一个著名的限制：全局解释器锁（GIL），它阻止了多个线程同时执行 Python 字节码。虽然多线程编程适用于 I/O 密集型任务，但由于 GIL 的存在，多线程不适合 CPU 密集型任务，因为它并不会真正并行执行。这时候，多进程可以派上用场。每个进程都有自己的独立内存空间，互不干扰，因此多进程能绕过 GIL，使得 CPU 密集型任务能够在多核上并行执行。