Python 并发编程的最新进展：了解最新的创新和趋势
多处理
python的多处理模块允许您创建独立的进程，每个进程都有自己的内存和资源。这对于并行处理大型数据集或执行io密集型任务非常有用。
import multiprocessing def worker(num): print(f"Worker {num}: started") 1. 执行一些耗时的任务 print(f"Worker {num}: finished") if __name__ == "__main__": jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) jobs.append(p) p.start() for job in jobs: job.join()登录后复制
