第十三篇：Python并发编程进阶：多进程（multiprocessing）

引言：突破GIL限制的并发之道

在Python并发编程的世界中，多线程因其GIL（全局解释器锁）的限制，在处理CPU密集型任务时往往显得力不从心。这时，多进程编程便成为了我们的救星。通过multiprocessing模块，Python允许我们创建真正的并行进程，每个进程都有自己独立的Python解释器和内存空间，从而完全避开了GIL的限制。

多进程编程不仅仅是创建几个进程那么简单，它涉及到进程间通信、数据共享、资源管理等复杂问题。理解这些概念并掌握相应的技术，对于构建高性能的Python应用至关重要。无论是科学计算、数据处理还是高并发服务，多进程都能提供强大的并行处理能力。

本文将深入探索Python多进程编程的各个方面，从基础概念到高级应用，从进程创建到进程间通信，从简单使用到性能优化。我们通过详细的代码示例、性能对比分析和实际应用场景，帮助你全面掌握多进程编程的精髓。

第一章：进程与线程的深度对比

1.1 基本概念解析

在深入多进程编程之前，让我们先彻底理解进程和线程的本质区别：

import os
import threading
import multiprocessing
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