Python使用多处理模块并行化任务
示例
import multiprocessingdef 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