由于GIL，CPython无法实现CPU限制的并行化。 官方文档建议使用多处理而不是多线程。 那么，与多线程相比，任何其他编程语言（如Java或C ++）的多处理/多线程性能在多处理和多线程中支持真正的并行化时，是否会比多线程更多地使用多个进程？
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除了分叉（类似unix的系统）或重新生成进程的成本之外，python中的多处理几乎没有固有的额外成本。费用是指需要在流程之间共享数据或状态。这可以是从Pool.map的可迭代到Manager中的代理的任何内容。只要这些成本与每个工艺的工作负荷相比保持较低，就可以进行清洗。 （注意，python通常比java和c ++慢，其他原因与mp无关。）