要提升Python多进程效率，可以采取以下措施：
导入multiprocessing模块：确保使用Python的multiprocessing库来创建和管理多进程。
使用Pool类：利用multiprocessing.Pool类来并行处理任务，它可以自动管理子进程池，简化并行计算的过程。
合理设置进程数：根据系统的CPU核心数和任务的性质来确定进程数。通常建议设置为CPU核心数的两倍，但具体数目应根据实际情况调整。可以使用os.cpu_count()函数来获取CPU核心数。
使用map或imap方法：在Pool对象上使用map或imap方法可以更高效地分配任务给子进程，并收集结果。map会等待所有任务完成后再返回结果，而imap则会按顺序返回结果，适用于不需要立即获取所有结果的场景。
传递不可变数据：在多进程间传递数据时，使用不可变数据结构如tuple和frozenset可以避免不必要的数据复制，提高效率。
使用queue模块：对于需要进程间通信的场景，使用multiprocessing.Queue可以避免使用共享内存，减少同步开销。
避免使用全局变量：在多进程环境中，应尽量避免使用全局变量，因为它们可能导致数据竞争和不一致。如果需要共享数据，可以使用multiprocessing模块提供的同步原语，如Lock和Value。
使用进程间通信：当需要在进程间传递复杂数据结构时，可以使用Manager类来创建一个可以在不同进程间共享的数据结构。
考虑使用concurrent.futures模块：对于简单的并行任务，可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor，它们提供了更简洁的API。
优化代码逻辑：确保代码本身是高效的，避免不必要的计算和数据传输，这样可以充分发挥多进程的优势。
通过遵循这些建议，可以有效地提升Python多进程的效率，从而加快程序的执行速度。