在Python中，多进程通常用于处理CPU密集型任务，因为CPython解释器中的全局解释器锁（GIL）限制了多线程在CPU密集型任务中的使用。GIL确保了同一时间只有一个线程可以执行Python字节码，即使是在多核处理器上。因此，对于CPU密集型的任务，多进程可以更好地利用多核CPU资源。
多进程使用场景：
CPU密集型任务。
Python多进程模块：
Python的`multiprocessing`模块提供了创建和管理进程的功能，支持本地和远程并发，并包含一个高效的GIL锁机制。
GIL的影响：
CPython中的GIL限制了多线程在CPU密集型任务中的使用，因为同一时间只能有一个线程执行Python代码。
多进程的优势：
可以充分利用多核CPU资源，适合CPU密集型的应用程序。
创建进程：
使用`multiprocessing.Process`类可以创建新的进程，并定义目标函数。
进程间通信：
`multiprocessing`模块还提供了进程间通信（IPC）的机制，如队列（`Queue`）和管道（`Pipe`）。
如果你需要处理的是I/O密集型任务，如文件读写或网络通信，多线程可能是一个更好的选择，因为I/O操作通常不会受到GIL的限制。
希望这些信息对你理解Python中的多进程有所帮助。