在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来实现多任务进程。需要导入multiprocessing模块，然后创建一个Process对象，将需要执行的函数作为目标函数传入。调用start()方法启动进程，调用join()方法等待进程结束。
在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来实现多任务进程，以下是一个简单的示例：
（图片来源网络，侵删）
import multiprocessing
def worker(num):
"""线程函数"""
print('Worker:', num)
if __name__ == '__main__':
processes = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
print('所有进程已完成。')
在这个示例中，我们创建了5个进程，每个进程执行worker函数并传递一个参数。multiprocessing.Process类用于创建进程对象，start()方法用于启动进程，join()方法用于等待进程完成。
单元表格：
| 序号 | 功能描述 | 代码实现 |
| 1 | 导入multiprocessing模块 | import multiprocessing |
| 2 | 定义工作函数 | def worker(num): print('Worker:', num) |
| 3 | 创建进程列表 | processes = [] |
| 4 | 循环创建进程 | for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)); processes.append(p); p.start() |
| 5 | 等待所有进程完成 | for p in processes: p.join(); print('所有进程已完成。') |
相关问题与解答：
问题1：如何使用multiprocessing模块实现并行计算？
答案1：要实现并行计算，可以将需要并行处理的任务分配给不同的进程，如果你有一个列表，想要对列表中的每个元素执行某个操作，可以使用multiprocessing.Pool来创建一个进程池，并将任务提交给进程池，这样，多个进程可以同时处理任务，提高计算效率。
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问题2：如何在多进程中共享数据？
答案2：在多进程中共享数据可以使用multiprocessing模块提供的共享内存或者管道通信机制，共享内存允许多个进程访问同一块内存区域，而管道通信则允许进程之间通过发送和接收消息进行通信，需要注意的是，由于进程间的隔离性，直接共享数据可能会导致竞争条件或数据不一致的问题，因此在使用共享数据时需要谨慎处理同步和互斥问题。
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