在Python中，多進程編程可以通過以下方式降低開發成本：
并行處理任務：多進程可以同時處理多個任務，從而提高程序的執行效率。這對于I/O密集型任務（如文件讀寫、網絡請求等）尤為有效，因為這些任務在等待I/O操作完成時處于空閑狀態。通過多進程，可以充分利用CPU資源，減少程序的執行時間，從而降低開發成本。
利用多核處理器：現代計算機通常具有多個CPU核心，多進程編程可以充分利用這些核心并行處理任務。這樣可以避免多線程編程中的GIL（全局解釋器鎖）限制，提高程序的執行效率。
簡化并發編程：Python的multiprocessing庫提供了簡單易用的API，使得開發者能夠更輕松地實現多進程編程。通過使用Process類、Queue類、Pipe類等工具，可以方便地創建和管理進程間通信和數據傳遞，降低了并發編程的復雜性。
提高代碼可維護性：將程序分解為多個獨立的進程，可以使每個進程專注于完成特定的任務。這樣有助于提高代碼的可讀性和可維護性，降低開發和調試的難度。
利用現有的優秀庫：Python社區提供了許多優秀的多進程庫，如concurrent.futures、joblib等。這些庫封裝了多進程編程的復雜性，提供了更高級別的抽象，使得開發者能夠更專注于業務邏輯的實現。
總之，Python多進程編程可以通過提高程序執行效率、簡化并發編程、提高代碼可維護性等方式降低開發成本。在實際開發過程中，根據任務的特點和需求選擇合適的多進程策略，可以有效地提高開發效率。
