在现代计算中，多进程编程是一种有效提高程序执行效率的方法，尤其在处理CPU密集型任务时。Python的multiprocessing模块提供了一种简单而强大的方式来实现多进程编程。本文将详细介绍multiprocessing模块的使用，包括基本...

对于一些计算密集性的任务，使用Python的多进程能显著缩短运行的时间。例如对10个元素进行相同的操作，通过Python的multiprocessing 包可以进行并行化，实测能有数倍的速度提升。这里写一个简单的例子，将所有的结果写入队列...

今天原本想研究下MultiProcessing标准库下的进程间通信，根据 MultiProcessing官网 给的提示，有两种方法能够来实现进程间的通信，分别是pipe和queue。因为看queue顺眼，就想着拿queue实现，后来，被坑了....于是有了这篇文章。...

MultiProcessing模块是一个优秀的类似多线程MultiThreading模块处理并发的包之前接触过一点这个库，但是并没有深入研究，这次闲着无聊就研究了一下，算是解惑吧。今天先研究下apply_async与map方法。传闻就是这两个方法分...

multiprocessing是一个支持使用类似于线程模块的API派生进程的包。该包同时提供本地和远程并发，通过使用子进程而不是线程，有效地避开了全局解释器锁。因此，multiprocessing模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理...

在Python语言框架下，如果有多个设备需要进行管理，要求将一个单独的线程和对应设备之间进行IO操作，可以有如下的优化方案：

multiprocessing.dummy模块为我们提供了线程池，api和多进程的一样。

进程间通信（IPC，InterProcess Communication）是指在不同进程之间传播或交换信息。IPC的方式通常有管道（包括无名管道和命名管道）、消息队列、信号量、共享内存、Socket、Streams等。其中 Socket和Streams支持不同主机上的...

但是上面 for 循环有个问题，一次循环中需要等 耗时最长的子进程 结束才能开始下一个循环

1 def worker(procnum, return_dict): '''worker function''' print str(procnum) + ' represent!' return_dict[procnum] = procnum