多处理速度比顺序Python 3.5慢

是因为顺序Python 3.5是单线程执行的，而多处理是利用多个进程或线程并行执行任务。以下是对这个问题的完善且全面的答案：

多处理（Multiprocessing）是一种并行计算的方式，它利用多个进程或线程同时执行任务，以提高程序的执行效率。相比于顺序Python 3.5的单线程执行，多处理可以充分利用多核处理器的优势，加快计算速度。

多处理的优势主要体现在以下几个方面：

1. 提高计算速度：多处理可以将任务分解成多个子任务，并行执行，从而大大缩短计算时间。特别是对于需要大量计算的任务，多处理可以显著提升程序的执行效率。
2. 充分利用多核处理器：现代计算机通常都配备了多核处理器，而顺序Python 3.5只能利用其中一个核心。多处理可以同时利用多个核心，充分发挥硬件的性能优势。
3. 提高系统资源利用率：多处理可以将任务分配给不同的进程或线程，避免任务之间的资源竞争，提高系统资源的利用率。
4. 实现并行计算：多处理可以将任务分解成多个独立的子任务，并行执行，从而实现并行计算。这对于一些需要大规模并行计算的应用场景非常重要。

多处理在各个领域都有广泛的应用场景，例如：

1. 数据处理和分析：对于大规模数据的处理和分析任务，多处理可以加速计算过程，提高数据处理效率。
2. 图像和视频处理：多处理可以同时处理多个图像或视频帧，加快图像和视频处理的速度，提高实时性。
3. 科学计算和模拟：多处理可以将复杂的科学计算任务分解成多个子任务，并行执行，加快计算速度，提高科学计算的效率。
4. 机器学习和深度学习：多处理可以加速机器学习和深度学习模型的训练过程，提高模型的训练效率。
5. 并行编程和算法优化：多处理是并行编程和算法优化的基础，可以提高程序的并行性和性能。

腾讯云提供了一系列与多处理相关的产品和服务，包括：

1. 腾讯云弹性容器实例（Elastic Container Instance，ECI）：提供了一种轻量级的容器实例化解决方案，可以快速创建和启动多个容器实例，实现任务的并行执行。详情请参考：腾讯云弹性容器实例
2. 腾讯云函数计算（Serverless Cloud Function，SCF）：提供了一种无需管理服务器的计算服务，可以根据实际需求自动弹性伸缩，实现任务的并行处理。详情请参考：腾讯云函数计算
3. 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：提供了一种高度可扩展的容器管理服务，可以快速创建和管理多个容器实例，实现任务的并行处理。详情请参考：腾讯云容器服务

通过利用腾讯云的多处理相关产品和服务，开发者可以轻松实现多处理的并行计算，提高程序的执行效率和性能。