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python多核并行处理怎么实现

在Python中实现多核并行处理可以使用多种方法,如下所示:

  1. 使用multiprocessing模块:该模块提供了创建和管理进程的功能,可以使用Process类创建多个进程,并通过join()方法等待所有进程执行完毕。示例代码如下:
from multiprocessing import Process

def func():
    # 在此处编写需要并行处理的代码

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    
    for i in range(4):
        p = Process(target=func)
        processes.append(p)
        p.start()
    
    for p in processes:
        p.join()
  1. 使用concurrent.futures模块:该模块提供了高级的并发执行功能,可以使用ProcessPoolExecutor类创建一个进程池,并使用submit()方法提交任务到进程池中。示例代码如下:
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def func():
    # 在此处编写需要并行处理的代码

if __name__ == '__main__':
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        futures = [executor.submit(func) for _ in range(4)]

        for future in futures:
            future.result()
  1. 使用joblib库:该库提供了简单易用的并行处理功能,可以使用Parallel函数创建一个并行处理的上下文,并在其中执行需要并行处理的函数。示例代码如下:
from joblib import Parallel, delayed

def func():
    # 在此处编写需要并行处理的代码

if __name__ == '__main__':
    Parallel(n_jobs=4)(delayed(func)() for _ in range(4))

以上是几种常见的实现多核并行处理的方法,可以根据具体需求选择合适的方法进行使用。

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