Python使用多处理模块并行化任务

示例

import multiprocessing

def fib(n):

    """computing the Fibonacci in an inefficient way

    was chosen to slow down the CPU."""

    if n <= 2:

        return 1

    else:

        return fib(n-1)+fib(n-2) 

p = multiprocessing.Pool() 

print(p.map(fib,[38,37,36,35,34,33]))

# 输出:[39088169、24157817、14930352、9227465、5702887、3524578]

由于每个调用的执行fib并行发生,因此完整示例的执行时间比在双处理器上以顺序方式执行的时间快1.8倍。

Python 2.2以上

以上是 Python使用多处理模块并行化任务 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/337871.html

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