将任务集分配给特定的Python进程(不使用PID)

将任务集分配给特定的Python进程可以通过使用进程池来实现。进程池是一组已经创建好的进程，可以从中选择一个空闲的进程来执行任务，从而实现任务的分配和并发执行。

在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建进程池。下面是一个简单的示例：

import multiprocessing

def worker(task):
    # 执行任务的函数
    print(f"Processing task: {task}")

# 创建进程池，指定进程数
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

# 定义任务集
tasks = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用进程池执行任务
pool.map(worker, tasks)

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

上述代码中，我们首先定义了一个worker函数，用于执行任务。然后创建了一个拥有4个进程的进程池。接下来定义了一个任务集，包含了5个任务。使用pool.map(worker, tasks)将任务集分配给进程池中的进程来执行。最后，我们关闭了进程池。

进程池的优势在于可以提高任务的并发执行效率，从而加快整体任务的完成时间。它适用于需要处理大量任务且任务之间相互独立的场景，比如批量数据处理、并行计算等。

在腾讯云中，可以使用Serverless Cloud Function（SCF）来实现类似的功能。SCF是一种按需运行的无服务器计算服务，可以帮助开发者在云端运行代码而无需管理服务器。通过配置触发器和事件，可以实现任务的自动触发和执行。关于腾讯云SCF的更多信息，可以参考腾讯云SCF产品介绍。

请注意，本次回答仅以腾讯云产品作为参考，其他厂商的类似产品也存在。