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Python 中实现多进程并发的方法有以下几种：
- 使用
multiprocessing模块：multiprocessing模块是 Python 标准库中用于实现多进程的模块，可以使用Process类创建多个进程，并通过调用start()方法启动进程，通过调用join()方法等待进程结束。
from multiprocessing import Process
def func():
# 进程执行的代码
if __name__ == '__main__':
processes = []
for i in range(10):
p = Process(target=func)
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()- 使用
concurrent.futures模块：concurrent.futures模块是 Python 标准库中用于并发执行任务的模块，提供了ProcessPoolExecutor和ThreadPoolExecutor类供使用。可以使用submit()方法提交任务，返回一个Future对象，可以调用result()方法获取任务的返回结果。
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def func():
# 任务执行的代码
if __name__ == '__main__':
with ProcessPoolExecutor() as executor:
results = [executor.submit(func) for _ in range(10)]
for result in results:
print(result.result())- 使用第三方库
joblib：joblib是一个用于并行计算的 Python 库，提供了Parallel和delayed函数。可以使用Parallel函数创建一个并行计算的上下文，并使用delayed函数将需要并行执行的任务包装成一个可调用对象。
from joblib import Parallel, delayed
def func():
# 任务执行的代码
if __name__ == '__main__':
results = Parallel(n_jobs=10)(delayed(func)() for _ in range(10))
for result in results:
print(result)这些方法都可以在 Python 中实现多进程并发，具体选择哪种方法取决于任务的特点和需求。
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正文完
