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Python 进程池可以通过使用 multiprocessing ?？橹械?Pool 类来实现。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用进程池进行并行计算：

import multiprocessing

# 定义一个任务函数，用于计算平方
def square(x):
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个进程池，指定最大进程数为 4 
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 定义要计算的数据
    data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    # 使用进程池并行计算平方
    results = pool.map(square, data)

    # 关闭进程池
    pool.close()

    # 等待所有任务完成
    pool.join()

    # 打印结果
    print(results)

在上面的示例中，首先创建了一个进程池，指定最大进程数为 4。然后定义了一个任务函数 square，用于计算平方。接下来，定义了要计算的数据data。使用pool.map 方法将任务函数和数据传入进程池，进程池会自动分配任务给空闲的进程进行并行计算。最后，通过 pool.close 关闭进程池，并使用 pool.join 等待所有任务完成。最终，打印出计算结果。

需要注意的是，进程池的使用要在 if __name__ == '__main__': 条件下，这是因为在 Windows 平台下，多进程的程序必须通过 if __name__ == '__main__': 来?；ぶ鞒绦虻娜肟诘?。

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