Python有许多用于并行计算的库,其中最常用的是multiprocessing和concurrent.futures。下面是一个使用multiprocessing库进行并行计算的示例: import multiprocessing def square(x): return x*x if __name__ == &…
1、简介 由于Python的GIL全局解释器锁存在,多线程未必是CPU密集型程序的好的选择。 多进程可以完全独立的进程环境中运行程序,可以较充分地利用多处理器。 但是进程本身的隔离带来的数据不共享也是一个问题。而且线程比进程轻量级。 2、multiprocessing 2.1、Process类 Pr
在现代 Python 开发中,通常推荐使用multiprocessing或concurrent.futures,因为它们提供了更高层次的抽象,易于管理和使用。
区别在于,当你创造了一个multiprocessing.Process实例后,一个全新的Python解释器将会以子进程的方式在后台运行! concurrent.futures threading/multiprocessing库提供相对底层的API,需要手动创建和管理线程/进程、处理同步或通信。而concurrent.futures提供了统一的线程池/进程池接口(ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor),为用...
import concurrent.futures import time def cpu_bound(number): return sum(i * i for i in range(number)) def find_sums(numbers): with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor: executor.map(cpu_bound, numbers) if __name__ == "__main__": nu...
Python并行计算主要通过两个库实现：multiprocessing和concurrent.futures。接下来，我们通过示例来直观了解这两个库。首先，考虑一个简单的平方函数square定义如下：它接收一个数字并返回其平方。在main函数中，创建进程池，其中包含4个进程。生成一些数字，使用pool.map函数并行计算这些数字的平方，最后打印结果...
1. 前言前些日子写过几篇关于线程和进程的文章,概要介绍了Python内置的线程模块(threading)和进程模块(multiprocessing)的使用方法,侧重点是线程间同步和进程间同步。随后,陆续收到了不少读者的私信,咨询进程、线程和协程的使用方法,进程、线程和协程分别适用于何
Python内置的multiprocessing模块提供了多进程机制,这种机制很容易通过内置的concurrent.futures模块来使用,这可能就是我们要找的理想方案。这种方案可以启动许多条子进程(child process),这些进程是独立于主解释器的,它们有各自的解释器与相应的全局解释器锁,因此这些子进程可以平行地运行在CPU的各个核心上面。每条子进程都能...
Python的多进程包multiprocessing Python的threading包主要运用多线程的开发,但由于GIL的存在,Python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,大部分情况需要使用多进程。在Python 2.6版本的时候引入了multiprocessing包,它完整的复制了一套threading所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了...
process=multiprocessing.Process(target=worker,args=(queue,10))process.start()# 等待进程完成并获取结果 process.join()result=queue.get()print("Result:",result) 性能优化 要充分利用多核处理器,您可以将任务分解成小块,使用多线程或多进程同时执行这些任务。此外,可以使用concurrent.futures模块来简化并发编程的...