Python多进程编程适合处理计算密集型任务和I/O密集型任务。
对于计算密集型任务，多进程可以有效地利用多核CPU的优势，通过并行执行来提高程序的执行效率。计算密集型任务通常涉及大量的数学运算、逻辑判断等，这些任务在多核CPU上可以并行执行，从而减少总体的执行时间。
对于I/O密集型任务，多进程同样可以提高程序的执行效率。I/O密集型任务通常涉及大量的输入输出操作，如文件读写、网络通信等。这些操作通常需要等待外部设备的响应，因此会花费大量的时间。通过多进程编程，可以将I/O密集型任务分配给多个进程同时执行，从而减少总体的等待时间，提高程序的执行效率。
需要注意的是，对于CPU密集型任务，多线程可能是一个更好的选择，因为Python的全局解释器锁（GIL）会限制多线程的并行性能。然而，在某些情况下，如需要跨平台兼容性或避免GIL的影响时，多进程仍然是一个值得考虑的选项。
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my_list = list(my_set)
print(my_list) 输出结果...
是的，Python中的set可以进行复制。可以使用以下方法之一来复制set： 使用copy()方法： original_set = {1, 2, 3, 4}
copied_set = original_set.copy() 使...
是的，Python 的 set 支持对称差运算。两个集合 A 和 B 的对称差是指那些在 A 或 B 中但不在它们交集中的元素组成的集合，用符号 ^ 表示。例如：
A = {1, 2...
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impo...
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