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Multiprocessing.Process不并行运行进程

Multiprocessing.Process是Python中的一个类，用于创建和管理进程。它提供了一种在多个进程之间并行执行任务的方式。

在默认情况下，使用Multiprocessing.Process创建的进程是并行运行的，即多个进程可以同时执行任务。但是，有时候我们可能会遇到Multiprocessing.Process不并行运行进程的情况，这可能是由于以下几个原因导致的：

CPU限制：如果系统的CPU核心数有限，同时创建的进程数超过了CPU核心数，那么这些进程可能会被操作系统分时调度，导致它们在时间上是交替执行的，而不是真正的并行运行。
全局解释器锁（GIL）：在Python中，由于全局解释器锁的存在，同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着在多线程的情况下，多个线程无法真正并行执行CPU密集型任务。虽然使用多进程可以绕过GIL的限制，但是如果任务本身是I/O密集型而不是CPU密集型，那么多进程可能不会带来明显的性能提升。

要解决Multiprocessing.Process不并行运行进程的问题，可以考虑以下几点：

调整进程数：确保创建的进程数不超过系统的CPU核心数，以充分利用系统资源并避免过度竞争。
使用多线程：如果任务是I/O密集型而不是CPU密集型，可以考虑使用多线程而不是多进程。多线程可以避免进程间的上下文切换开销，并且在Python中更容易实现。
使用进程池：Python的multiprocessing模块还提供了进程池（Pool）的功能，可以方便地管理和复用进程。通过使用进程池，可以避免频繁地创建和销毁进程的开销，提高并行执行任务的效率。

总结起来，Multiprocessing.Process本身是支持并行运行进程的，但是在实际应用中可能会受到系统资源限制和全局解释器锁的影响。根据具体情况，可以通过调整进程数、使用多线程或进程池等方式来优化并行执行任务的效率。

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相关搜索:Eclipse/Android Studio/WebStorm/IntelliJ并行运行连续进程 maven-surefire-plugin不运行并行测试 PubNub和Python的multiprocessing.Process不兼容吗？Python :从multiprocessing.Process设置进程的名称 Python多处理:进程不能并行运行 R-并行运行时获取工作进程名称 Spark 'limit‘不并行运行吗？使用multiprocessing.Process在Python语言中并行运行函数使用多进程并行运行多个tesseract实例，不返回任何结果使用多进程并行运行测试

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