亲爱的慕友们，在学习了 Python 的多进程编程知识后，我们了解到多进程能够充分利用多核 CPU 的计算能力，大大提高程序的运行效率。课程中老师讲解了 multiprocessing 模块的基本使用，但在实际应用中，如何合理地分配任务给各个进程，以达到最优的处理效果呢？不同的任务分配策略又会对整体性能产生怎样的影响？欢迎小伙伴们一起讨论交流各自的想法和见解～
题目：
在大数据处理、科学计算等领域，常常需要处理大量的任务，为了提高处理效率，多进程技术被广泛应用。本次作业要求你设计一个多进程任务调度系统，模拟分配任务并处理的场景，锻炼你对多进程编程、任务分配和结果汇总等知识的掌握。
具体任务如下：
1、定义一个包含多个任务参数的列表，每个任务可以是一个简单的计算任务，比如计算一个范围内整数的平方和。每个任务参数包含任务的起始整数和结束整数。
2、创建多个进程，每个进程负责处理一部分任务。根据 CPU 核心数合理分配任务，尽量使每个进程的工作量均衡。
3、每个进程完成分配的任务后，将计算结果返回。主线程等待所有进程完成任务后，汇总所有进程的计算结果。
4、输出最终的汇总结果。
预期结果：
假设任务参数列表为 [(1, 100), (100, 200), (200, 300), (300, 400)]，即有四个任务，分别计算 1 - 99、100 - 199、200 - 299、300 - 399 这些范围内整数的平方和并汇总。经过正确计算，最终的汇总结果应为 21253400。这意味着当你按照作业要求正确实现多进程任务调度系统时，程序输出的最终汇总结果应该是 21253400。
一、开发语言与环境要求
1、语言版本：Python3（与课程视频中使用的 Python 版本保持一致）
2、开发工具：PyCharm（与课程视频中推荐的开发工具相同）
3、依赖模块：需使用 Python 内置的multiprocessing模块实现多进程功能，无需额外安装第三方模块（若因环境问题需安装，可通过pip install multiprocessing命令补充安装）
二、程序整体要求
1、完成需求中涉及的所有功能，包括定义任务参数列表、创建多进程分配任务、进程返回计算结果、主线程汇总结果并输出最终值。
2、Python 代码书写、命名需严格符合 PEP 8 规范：变量名采用小写字母 + 下划线形式（如task_list、cpu_core_num），函数名采用动词 + 名词形式（如create_task_list、calculate_square_sum），避免使用拼音、无意义字符（如a1、temp）作为命名；代码缩进统一使用 4 个空格，杜绝混用空格与制表符。
3、代码结构需层次分明，采用 “功能模块化” 设计思路：将 “创建任务列表”“计算单个任务结果”“分配任务到进程”“汇总结果” 等功能拆分到不同函数中，避免所有代码堆砌在主程序内。
4、在关键代码段（如多进程创建逻辑、任务分配算法、结果汇总步骤）添加适量注释，注释需简洁明了，说明代码功能或核心逻辑（如 “根据 CPU 核心数平均分配任务，确保各进程工作量均衡”）。
5、程序运行需稳定：确保主线程能正确等待所有子进程完成任务，无进程卡死、结果丢失等问题；最终输出的汇总结果需与预期结果（21253400）一致。
6、将作业项目整理为规范文件夹（文件夹命名为 “多进程任务调度系统”），内部包含主程序文件（命名为 “main.py”），若有额外的工具类代码可创建 “utils.py” 文件存放，最终将整个文件夹压缩为 ZIP 格式提交。
三、详细设计
1、自定义任务参数列表创建函数
（1）功能：生成符合题目要求的任务参数列表，每个任务参数为包含 “起始整数” 和 “结束整数” 的元组，示例任务参数列表为[(1, 100), (100, 200), (200, 300), (300, 400)]（也可支持自定义任务数量与数值范围）。
（2）实现思路：通过列表推导式或直接定义的方式生成任务列表，确保每个元组内的起始值小于结束值，避免无效任务；函数需返回生成的任务参数列表，供后续进程调用。
2、自定义单个任务计算函数
（1）功能：接收单个任务的 “起始整数” 和 “结束整数” 参数，计算该范围内（注意：题目示例中为 “1-99” 对应参数 (1,100)，即取左闭右开区间）所有整数的平方和。
（2）实现思路：通过循环遍历任务范围内的整数，计算每个整数的平方并累加；也可使用数学公式优化计算效率（如平方和公式：
，计算“a到b-1”的平方和可转化为“1到b-1的平方和减去1到a-1的平方和”）。
3、自定义多进程创建与任务分配函数
（1）功能：
获取 CPU 核心数，根据核心数将任务列表中的任务均衡分配给多个进程；创建子进程并执行任务，收集每个进程的计算结果；主线程等待所有子进程完成后，返回所有任务的结果列表。
（2）实现思路：
通过multiprocessing.cpu_count()获取当前设备的 CPU 核心数，作为进程数量（若任务数量少于核心数，可将进程数量设为任务数量，避免资源浪费）。
采用 “平均分配” 策略拆分任务列表：例如 4 个任务、2 个 CPU 核心，则每个进程分配 2 个任务；若任务数量无法被核心数整除，最后一个进程可多分配 1 个任务（如 5 个任务、2 个核心，进程 1 分配 2 个，进程 2 分配 3 个）。
使用multiprocessing.Pool（进程池）或multiprocessing.Process创建进程：进程池适合自动管理进程数量，Process需手动管理进程创建与结果收集；通过apply_async（异步调用）或Queue（队列）传递任务参数与接收结果。
一、项目规范【20 分】
1.文件与变量命名（8 分）
（1）主文件为 “main.py” 得 4 分，否则不得分；变量名符合 PEP 8 规范（小写 + 下划线）得 4 分，1-2 处不规范扣 2 分，3 处及以上扣 4 分。
2.代码结构与注释（12 分）
（1）功能拆分为独立函数（创建任务、计算、分配进程、汇总）得 6 分，代码堆砌扣 3-6 分；缩进统一（4 空格）得 3 分，混乱扣 1-3 分；关键逻辑（进程创建、任务分配）有注释得 3 分，缺失扣 1-3 分。
二、程序运行与核心功能【40 分】
1.基础运行效果（15 分）
（1）无语法错误可启动得 5 分，否则不得分；主线程等待所有子进程完成得 5 分，提前结束扣 3-5 分；汇总结果 = 21253400 得 5 分，错误扣 2-5 分。
2.核心函数实现（25 分）
（1）任务列表创建函数：生成指定列表 + 参数校验 + 返回值得 6 分，缺一项扣 2 分。
（2）平方和计算函数：正确计算左闭右开区间结果 + 返回值得 7 分，逻辑错扣 4-7 分。
（3）多进程分配函数：获取 CPU 核心数 + 均衡分配任务 + 用multiprocessing创建进程 + 收集结果得 12 分，缺一项扣 3 分。
三、任务分配与资源利用【20 分】
进程数匹配 CPU 核心数与任务数（如任务少则进程数 = 任务数，任务多则进程数 = 核心数）得 12 分，固定进程数（如始终 2 个）扣 5-12 分。
无资源浪费（如 1 任务不启动多进程）得 8 分，存在明显浪费扣 4-8 分。
四、结果处理与异常防控【20 分】
1.结果汇总与输出（10 分）
（1）自定义函数求和得 5 分，逻辑错扣 3-5 分；输出含 “各任务结果 + 最终汇总” 得 5 分，仅输出汇总扣 2-5 分。
2.异常处理（10 分）
（2）任务创建、进程执行、结果获取环节用try-except捕获得 6 分，无则扣 3-6 分；异常提示明确（如 “任务参数无效”）得 4 分，仅捕获无提示扣 2-4 分。