下面是关于Python多进程协作模拟实现流程的详细攻略：

什么是多进程协作

多进程协作是指在同一时间内，多个进程共同完成一个任务。在Python程序中，可以使用multiprocessing模块实现多进程协作。

实现步骤

下面是Python多进程协作的模拟实现流程：

步骤一：导入multiprocessing模块

在Python程序中，要使用多进程协作，首先要导入multiprocessing模块。

import multiprocessing

步骤二：创建进程池

使用multiprocessing模块的Pool类创建进程池。

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

其中processes指定进程池的最大进程数。

步骤三：将任务加入进程池

使用apply_async（异步）或apply（同步）将任务加入进程池。

pool.apply_async(function_name, (args,))

其中function_name为要执行的函数名，args为函数参数。

步骤四：等待进程池完成任务

使用close方法关闭进程池，并使用join方法等待进程池中的进程完成任务。

pool.close()
pool.join()

示例一：求解质数

下面是一个求解质数的示例。

import multiprocessing

# 判断是否是质数
def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    for i in range(2, n):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    nums = [11, 41, 24, 33, 25, 15, 19, 20]
    results = []
    for num in nums:
        result = pool.apply_async(is_prime, (num,))
        results.append(result)
    pool.close()
    pool.join()
    for i, result in enumerate(results):
        print(nums[i], 'is prime:', result.get())

在这个示例中，我们定义了一个判断质数函数is_prime。我们使用进程池从数字列表中获取数字，并将每个数字加入进程池中。最后，我们迭代任务结果并打印结果。

示例二：并发下载文件

下面是一个并发下载文件的示例。

import multiprocessing
import urllib.request

def download(url):
    response = urllib.request.urlopen(url)
    data = response.read()
    with open(url.split('/')[-1], 'wb') as f:
        f.write(data)
    print(url, 'downloaded')

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    urls = ['https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Ffiles.itxdl.cn%2Fdata%2Fattachment%2Fforum%2F201708%2F07%2F143027sd3n2woom3r3nm3r.jpg&refer=http%3A%2F%2Ffiles.itxdl.cn&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=jpeg',
            'https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Fhimg2.huanqiu.com%2Fattachment2010%2F2018%2F0702%2F23%2F44%2F20180702094410132.jpg&refer=http%3A%2F%2Fhimg2.huanqiu.com&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=jpeg',
            'https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Fhbimg.huabanimg.com%2F20ca466f11b1d74e36e3d152565baf43d8a0878c3f758-UWCKtn_fw658&refer=http%3A%2F%2Fhbimg.huabanimg.com&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=jpeg',
            'https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Fp0.qhimg.com%2Ft01570b635b000600a9.jpg&refer=http%3A%2F%2Fp0.qhimg.com&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=jpeg']
    for url in urls:
        pool.apply_async(download, (url,))
    pool.close()
    pool.join()
    print('All files downloaded')

在这个示例中，我们将下载函数download加入进程池中，并发下载多个文件。最后，我们等待任务完成，并打印全部文件下载完成的消息。

注意：在Windows系统中，由于Windows系统对于spawn方式的进程池支持不完全，因此在使用multiprocessing时，需要使用if name == 'main'判断语句。