加速 Python 编程：深入研究 Multiprocessing 库

import time
from multiprocessing import Process, Queue
 
# 子进程执行的任务
def worker(queue, number):
    queue.put(number**2)
 
# 主进程
def main():
    # 创建一个队列
    queue = Queue()
    processes = []
 
    # 创建并启动子进程
    for i in range(10):
        p = Process(target=worker, args=(queue, i))
        p.start()
        processes.append(p)
 
    # 获取子进程的结果
    results = []
    for _ in range(10):
        result = queue.get()
        results.append(result)
 
    # 等待所有子进程完成
    for process in processes:
        process.join()
 
    # 输出结果
    print(results)
 
if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    main()
    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time
    print(f"Execution Time: {execution_time} seconds")

这段代码使用了multiprocessing库创建了多个子进程来执行一个简单的计算任务（计算数字的平方），并通过Queue对象来收集结果。主进程等待所有子进程完成后，输出执行的时间。这是一个典型的使用多进程来提高程序运行效率的例子。