本文系统解答了Python多进程的使用方法与工程化要点，强调在CPU密集型任务中利用Process与Pool实现真正并行，并通过Queue/Pipe/Manager与共享内存进行高效通信。核心策略包括选择合适的启动方式（spawn/fork）、控制序列化与拷贝开销、调整进程池与chunk_size、统一日志与优雅关闭，以及在跨平台与容器部署中保持一致性。文章还对比了多进程、线程、asyncio与分布式的适用边界，并提出在项目协作系统中固化并行参数与监控流程的实践建议，以确保在生产环境获得稳定的并行加速。