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multiprocessing 是 Python 标准库中的一个模块，用于实现多进程并行计算，可以在多核 CPU 上显著提升程序性能，尤其适用于 CPU 密集型任务。Python 的多线程由于 GIL（全局解释器锁）限制，在进行 CPU 密集型任务时无法真正实现并行。而 multiprocessing 模块通过创建多个子进程，每个子进程拥有独立的 Python 解释器，因此可以实现真正的并行运行。

常用组件一览

组件	用途
Process	创建单个进程
Pool	创建进程池，适合大量任务并行处理
Queue	进程间通信（FIFO）
Pipe	进程间双向通信
Manager	管理共享数据结构
Lock / RLock	进程同步，避免资源竞争

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常见用法

1. 使用 Process 创建子进程

from multiprocessing import Processdef worker(name):print(f"Hello from {name}")if __name__ == "__main__":p = Process(target=worker, args=("Process-1",))p.start()p.join()

调用 start() 方法启动子进程，调用 join() 方法等待子进程结束。

2. 使用 Pool 创建进程池（适合大规模任务）

from multiprocessing import Pooldef square(x):return x * xif __name__ == "__main__":with Pool(processes=4) as pool:results = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])print(results)  # [1, 4, 9, 16, 25]

Pool.map() 类似于内置的 map()，但是会并行运行。

3. imap / imap_unordered（流式并行）

for result in pool.imap_unordered(square, range(10)):print(result)

• imap() 保持顺序

• imap_unordered() 不保持顺序（更快）

4. 使用 Queue 进行进程通信

from multiprocessing import Process, Queuedef producer(q):q.put("Data from producer")def consumer(q):print(q.get())if __name__ == "__main__":q = Queue()p1 = Process(target=producer, args=(q,))p2 = Process(target=consumer, args=(q,))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()

5. 使用 Manager 实现共享变量

from multiprocessing import Manager, Processdef worker(shared_list):shared_list.append("hello")if __name__ == "__main__":with Manager() as manager:lst = manager.list()p = Process(target=worker, args=(lst,))p.start()p.join()print(lst)  # ['hello']

注意事项

• 多进程必须加 if __name__ == "__main__":，防止无限递归。

• 进程间不共享内存空间，需要通过 Queue、Pipe 或 Manager 传递数据。

• 不适合 I/O 密集型任务，I/O 密集可考虑 asyncio 或 threading。

适用场景

• 大规模数据处理：如批量解析结构文件、图像处理、日志分析。

• 训练模型并行跑实验：多组参数同时启动训练进程。

• Web 抓取中的页面解析等 CPU 操作。