在Python中，多进程编程可以通过以下方式降低开发成本：
并行处理任务：多进程可以同时处理多个任务，从而提高程序的执行效率。这对于I/O密集型任务（如文件读写、网络请求等）尤为有效，因为这些任务在等待I/O操作完成时处于空闲状态。通过多进程，可以充分利用CPU资源，减少程序的执行时间，从而降低开发成本。
利用多核处理器：现代计算机通常具有多个CPU核心，多进程编程可以充分利用这些核心并行处理任务。这样可以避免多线程编程中的GIL（全局解释器锁）限制，提高程序的执行效率。
简化并发编程：Python的multiprocessing库提供了简单易用的API，使得开发者能够更轻松地实现多进程编程。通过使用Process类、Queue类、Pipe类等工具，可以方便地创建和管理进程间通信和数据传递，降低了并发编程的复杂性。
提高代码可维护性：将程序分解为多个独立的进程，可以使每个进程专注于完成特定的任务。这样有助于提高代码的可读性和可维护性，降低开发和调试的难度。
利用现有的优秀库：Python社区提供了许多优秀的多进程库，如concurrent.futures、joblib等。这些库封装了多进程编程的复杂性，提供了更高级别的抽象，使得开发者能够更专注于业务逻辑的实现。
总之，Python多进程编程可以通过提高程序执行效率、简化并发编程、提高代码可维护性等方式降低开发成本。在实际开发过程中，根据任务的特点和需求选择合适的多进程策略，可以有效地提高开发效率。
