多进程编程实例：使用Python实现并发处理任务

多进程编程是一种利用计算机的多核优势，实现并发处理任务的方法。Python提供了多进程编程的模块multiprocessing，使得编写多进程程序变得简单和方便。下面是一个使用Python实现多进程处理任务的例子。

假设我们有一个包含100个任务的列表，我们希望使用多进程并发地处理这些任务。为了演示多进程的效果，我们使用一个简单的任务函数，该函数接受一个数值作为参数并计算该数值的平方。

首先，我们需要导入multiprocessing模块，并定义任务函数和任务列表。

import multiprocessing

# 定义任务函数
def square(num):
    return num**2

# 定义任务列表
task_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ..., 99, 100]

接下来，我们创建一个多进程池，其中包含一定数量的工作进程。可以使用multiprocessing.Pool()函数来创建多进程池，指定参数processes来定义进程池中的工作进程数量。

# 创建多进程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

然后，我们可以使用多进程池的map()方法来并发地处理任务列表中的每个任务，并获得结果列表。map()方法会将任务列表中的每个任务依次分配给可用的工作进程，然后返回一个按顺序排列的结果列表。

# 并发地处理任务并获取结果列表
results = pool.map(square, task_list)

最后，我们可以打印结果列表，检查并发处理任务的结果是否正确。

# 打印结果列表
print(results)

完整的多进程编程实例代码如下：

import multiprocessing

# 定义任务函数
def square(num):
    return num**2

# 定义任务列表
task_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ..., 99, 100]

# 创建多进程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

# 并发地处理任务并获取结果列表
results = pool.map(square, task_list)

# 打印结果列表
print(results)

运行以上代码，我们可以看到多进程并发地处理任务的效果。通过多进程编程，可以极大地提高任务处理的效率，特别是在需要处理大量计算密集型任务时。