Python进程返回结果
在Python中，我们通常会同时运行多个进程来提高程序的效率。这些进程可以并行或并发运行，并且可以返回结果供主进程使用。本文将介绍如何使用Python处理进程，并获取它们的返回结果。
进程与线程的区别
在开始之前，让我们先了解一下进程和线程之间的区别。
- 进程：是操作系统中正在运行的一个程序实例。每个进程都有自己独立的内存空间和运行环境，它们之间不能直接共享数据。进程是资源分配的基本单位，可以并行运行。
- 线程：是进程内的一个独立执行单元。不同于进程，线程共享同一进程的内存空间和其他资源，可以直接访问进程内的数据。线程是CPU调度的基本单位，可以并发运行。
Python中的multiprocessing模块提供了处理进程的功能，它允许我们创建和管理进程，以及与之进行通信。
创建进程
在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来创建进程。下面是一个简单的例子，演示了如何创建一个进程并执行任务。
import multiprocessing
def worker():
print('Worker process')
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()
p.join()
在这个例子中，我们定义了一个worker函数，它将作为一个进程来执行。multiprocessing.Process类用于创建一个进程对象，其中的参数target指定了要执行的函数。然后，我们调用start方法来启动进程，并使用join方法等待进程的结束。
进程间通信
进程之间通信是多进程编程中的一个重要方面。Python提供了多种方式来实现进程间的通信，其中包括Queue、Pipe和Manager等。
使用队列（Queue）
队列是一种常用的进程通信方式，它可以安全地在多个进程之间传递数据。下面是一个使用队列进行进程间通信的示例代码：
import multiprocessing
def worker(queue):
result = 42
queue.put(result)
if __name__ == '__main__':
queue = multiprocessing.Queue()
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
p.start()
p.join()
result = queue.get()
print(result)
在这个例子中，我们创建了一个队列queue，并将其作为参数传递给worker函数。在worker函数中，我们将结果42放入队列中。在主进程中，我们使用queue.get()方法获取结果，并将其打印出来。
使用管道（Pipe）
管道是另一种常用的进程间通信方式，它允许两个进程之间相互发送数据。下面是一个使用管道进行进程间通信的示例代码：
import multiprocessing
def worker(conn):
result = 42
conn.send(result)
conn.close()
if __name__ == '__main__':
parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(child_conn,))
p.start()
p.join()
result = parent_conn.recv()
parent_conn.close()
print(result)
在这个例子中，我们创建了一个管道parent_conn和child_conn，并将child_conn作为参数传递给worker函数。在worker函数中，我们使用conn.send()方法发送结果，并在发送完成后关闭连接。在主进程中，我们使用parent_conn.recv()方法接收结果，并关闭连接。
使用管理器（Manager）
管理器是一种更高级的进程间通信方式，它允许我们在不同的进程之间共享数据，并且提供了一些常用的数据结构（如列表、字典和命名空间）来简化进程间的数据共享。下面是一个使用管理器进行进程间通信的示例代码：
import multiprocessing
def worker(data):
data['result'] = 42
if __name__ == '__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
data = manager.dict()
