Multiprocessing质数检查出现奇怪的行为

在这个问题中，我们面临的挑战是多进程的质数检查出现了一些奇怪的行为。有时候，检查出来的质数数量比预期的要少。这种行为可能是由于并发进程之间的数据共享造成的。

为了解决这个问题，我们可以使用进程专用的变量。以下是一个使用Python multiprocessing库的示例代码：

import multiprocessing

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def check_primes(q, num_list):
    prime_count = 0
    for num in num_list:
        if is_prime(num):
            prime_count += 1
    q.put(prime_count)

def main():
    nums = [i for i in range(3, 2000000)]
    chunk_size = 10000
    chunks = [nums[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(nums), chunk_size)]
    q = multiprocessing.Queue()
    processes = []
    for chunk in chunks:
        p = multiprocessing.Process(target=check_primes, args=(q, chunk))
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()
    total_primes = 0
    while not q.empty():
        total_primes += q.get()
    print(total_primes)

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例代码中，我们使用Queue实例作为多进程之间进行通信的通道。每个进程对应一个chunk，该chunk中的所有数字将由该进程的check_primes函数进行检查。每个进程计算完它的质数数量后，将其放入队列中。最后，我们计算所有进程产生的质数总数。

通过使用这种方法，我们可以确保每个进程都