python的multiprocessing用法
Python的`multiprocessing`模块是用于在多进程环境中执行并行计算的模块。它提供了一种创建和管理进程的简单方式，可以充分利用多核处理器的能力。
下面是`multiprocessing`模块的一些常用用法：
1. 创建进程：
  ```python
  import multiprocessing
 
  def func(x):
      return x * x
 
  # 创建进程
  p = multiprocessing.Process(target=func, args=(5,))
 
  # 启动进程
  p.start()
 
  # 等待进程结束
  p.join()
  ```
2. 进程池：
  ```python
  import multiprocessing
 
  def func(x):
      return x * x
 
  # 创建进程池，指定进程数量
  pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
 
  # 异步提交任务到进程池
  result = pool.apply_async(func, (5,))
 
  # 同步提交任务到进程池
  result = pool.apply(func, (5,))
 
  # 获取异步任务的结果
  ())
 
  # 关闭进程池，等待所有进程结束
  pool.close()
  pool.join()
  ```
3. 共享内存：
  ```python
  import multiprocessing
 
  # 创建共享内存
  shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
  shared_array = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4])
 
  def func(shared_value, shared_array):
      shared_value.value += 1
      shared_array[0] += 2
 
  # 创建进程，并传递共享内存
  p = multiprocessing.Process(target=func, args=(shared_value, shared_array))
  p.start()
python进程间通信  p.join()
 
  # 获取共享内存的值
  print(shared_value.value)
  print(shared_array[:])
  ```
4. 进程间通信：
  ```python
  import multiprocessing
 
  # 创建管道队列
  queue = multiprocessing.Queue()
 
  def func(queue):
      data = ()  # 从管道队列中获取数据
      queue.put(data * 2)  # 往管道队列中放入数据
 
  # 创建进程，并传递管道队列
  p = multiprocessing.Process(target=func, args=(queue,))
  p.start()
 
  # 主进程往管道队列放入数据
  queue.put(5)
 
  # 等待进程结束
  p.join()
 
  # 主进程从管道队列获取数据
  ())
  ```
 
以上是`multiprocessing`模块的一些常见用法，可以根据具体的需求进行调整和扩展。

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