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Python multiprocessing是一种在Python中实现并行计算的方法，它基于进程（Process）而不是线程（Thread）。因为Python中的全局解释器锁（Global interpreter lock, GIL）限制了多线程程序的性能，使得多线程程序无法充分利用多核处理器的优势。而使用多进程可以克服这个问题，每个进程都有自己独立的内存空间和解释器运行环境，避免了GIL的限制，可以真正意义上的实现并行计算。

Python multiprocessing模块提供了一系列操作进程的函数和类，例如Process、Pool等。其中Process类用于创建新的进程对象，Pool类则用于管理进程池。用户可以将任务划分成多个部分，分配给不同的进程同时执行，从而提高程序的效率。

下面是一个简单的例子，演示如何使用Python multiprocessing进行并行计算：

python
import multiprocessing

def square(x):
return x*x

if __name__ == '__main__':
with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
result = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result)


这个例子中，我们定义了一个square函数，它接受一个参数x，并返回x的平方。然后使用multiprocessing.Pool创建了一个拥有4个进程的进程池，然后使用pool.map函数对列表[1, 2, 3, 4, 5]中的每个元素分别调用square函数，最后返回所有结果的列表。在运行这段代码时，我们会看到输出结果为[1, 4, 9, 16, 25]，表示每个元素都被平方了一次。这个过程中，使用了4个进程并行计算，从而提高了程序的效率。