importmultiprocessingasmpdefsquare(n):returnn**2if__name__=="__main__":# 获取核心数量num_cores=mp.cpu_count()# 设置使用的核心数量num_processes=num_cores-1pool=mp.Pool(processes=num_processes)# 生成数据data=list(range(1,1000001))# 处理数据result=pool.map(square,data)# 获取结果print(resu...
importmathimportdatetimeimportmultiprocessingasmpdeftrain_on_parameter(name,param):result=0fornuminparam:result+=math.sqrt(num*math.tanh(num)/math.log2(num)/math.log10(num))return{name:result}if__name__=='__main__':start_t=datetime.datetime.now()num_cores=int(mp.cpu_count())print("本...
它也提供了获取CPU数量的方法,即 multiprocessing.cpu_count()。 python import multiprocessing def get_cpu_count_mp(): cpu_count = multiprocessing.cpu_count() print(f"Number of CPUs (using multiprocessing): {cpu_count}") return cpu_count # 使用示例 get_cpu_count_mp() 3. 使用 psutil 模块 ...
n_workers = 2 * mp.cpu_count() print(f"{n_workers} workers are available") >>> 8 workers are available 在下一步,我们将使用pandas read_csv函数摄取大型CSV文件。然后,打印出数据框的形状、列的名称和处理时间。 注意:Jupyter的神奇函数%time可以在处理结束后显示CPU times和wall time。
num_cores=int(mp.cpu_count())print("本地计算机有:"+ str(num_cores) +"核心") pool=mp.Pool(num_cores) param_dict= {'task1': list(range(10, 30000000)),'task2': list(range(30000000, 60000000)),'task3': list(range(60000000, 90000000)),'task4': list(range(90000000, 120000000)),...
mp_process = mp.Process(target=function) mp_process.start() print(mp_process.pid) # 进程id print(mp.current_process()) # 当前进程对象 print("cpu_count:", mp.cpu_count()) # cpu数量 print("父进程id:", os.getppid()) 1. 2. ...
run_imap_mp(func,range(100000))#num_processes = multiprocessing.cpu_count()-2 # 使用核心数#pool = multiprocessing.Pool(processes=2) # 实例化进程池#func = partial(add_value,b = 5)#print(pool.map(func,alist)) 运行结果如下所示:
defcpu_bound_task(n):# 模拟的CPU密集型计算任务 result=0foriinrange(n):result+=i*ireturnresultif__name__=="__main__":inputs=[1_000_000+xforxinrange(10)]# 多个需要处理的数据单元withmp.Pool(processes=mp.cpu_count())aspool:# 使用所有可用CPU核心数 ...
cpu_count()) # print("本地计算机有: " + str(num_cores) + " 核心") pool = mp.Pool(num_cores) # # preparation processes processes = [pool.apply_async(func0, args=(arg0,)) for arg0 in argList] processes.append(pool.apply_async(func1, args=(argX,))) # start_t = datetime....
6. 通过多进程处理 CPU 密集型运算 下面我们来对比一下多进程、多线程运行 CPU 密集型任务的耗时情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtime from multiprocessingimportProcess from threadingimportThread defcount(x,y):# 使程序完成50万计算 ...