多进程

在Python中，通过使用multiprocessing模块可以实现多进程并发编程。多进程编程可以利用多核CPU的优势，提高程序的运行效率。

下面是一个简单的多进程并发编程示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    print(f'Worker {num} working...')

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

在上面的示例中，我们定义了一个worker函数，用于模拟每个进程的工作。然后通过创建5个进程，分别执行worker函数。最后通过join方法等待所有进程执行完毕。

需要注意的是，在多进程编程中，每个进程都有自己独立的内存空间，因此进程之间的数据不共享。如果需要在多个进程之间共享数据，可以使用multiprocessing模块提供的Queue、Pipe等机制。

除了multiprocessing模块，还可以使用concurrent.futures模块中的ProcessPoolExecutor类来实现多进程并发编程。通过ProcessPoolExecutor可以方便地创建进程池，实现并发执行任务。

总的来说，多进程编程是一种有效的并发编程方式，特别适用于CPU密集型任务。在编写多进程代码时，需要注意进程之间的数据共享和通信问题，以免出现数据不一致或者死锁等情况。