Python确实可以通过多进程来充分利用多核CPU，因为Python的线程受限于全局解释器锁（GIL），这限制了线程在多核处理器上的并行执行。因此，对于CPU密集型任务，使用多进程是一个更好的选择。
在Python中，可以使用`multiprocessing`模块来创建和管理进程。以下是一个简单的例子，展示了如何使用`multiprocessing`模块：
from multiprocessing import Processdef worker_function（arg）:执行一些计算或操作print（f"Process {arg} is doing some work."）if __name__ == "__main__":创建多个进程processes = []for i in range（5）:p = Process（target=worker_function, args=（i,））processes.append（p）p.start（）等待所有进程完成for p in processes:p.join（）
在Linux上，可以使用`fork（）`系统调用来创建子进程，Python的`os`模块提供了与操作系统交互的功能，允许你通过`os.fork（）`来创建子进程。
GIL限制：
如前所述，GIL限制了Python线程的并行性。
资源限制：
操作系统可能因为资源限制（如内存、文件描述符等）而无法创建新的进程。
第三方库冲突：
某些第三方库可能与多进程不兼容，尤其是那些使用线程池或全局状态的库。
代码问题：
可能存在代码逻辑错误，导致进程无法正确启动或通信。
环境问题：
操作系统或Python环境的特定配置可能不支持多进程。
如果你确定问题出在第三方库（如Redis）上，你可能需要寻找该库的多进程支持或者考虑使用其他无状态、线程安全的库。
如果你需要进一步的帮助，请提供具体的错误信息或代码示例，以便更准确地诊断问题所在