Python PEP 324 (Python Enhancement Propo
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Python PEP 324 (Python Enhancement Proposal 324) 是一个提案,旨在增加一种新的子进程模块 multiprocessing,以简化 Python 中的多进程编程。这个模块提供了类似于 threading 模块的接口,但是由于 GIL(全局解释器锁)的存在, multiprocessing 在处理 CPU 密集型任务时比 threading 更有效。
下面是一个简单的示例,演示如何使用 multiprocessing 模块来并行计算一个列表中所有元素的平方值:
python
import multiprocessing
def square(n):
return n**2
if __name__ == '__main__':
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
# 创建进程池,指定最大进程数为 2
p = multiprocessing.Pool(2)
# 使用 map 函数将 square 应用到 nums 的每个元素上,并返回结果列表
result = p.map(square, nums)
print(result) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
在这个示例中,我们首先定义了一个函数 square,它计算一个数字的平方。然后,我们创建了一个包含数字的列表 nums,并创建了一个进程池 p,其中最大进程数为 2。最后,我们使用 map 函数将 square 应用到 nums 中的每个元素上,并返回结果列表。由于我们使用了进程池,map 函数会自动并行处理任务,从而加速计算。
Python PEP 324 (Python Enhancement Proposal 324) 是一个提案,旨在增加一种新的子进程模块 multiprocessing,以简化 Python 中的多进程编程。这个模块提供了类似于 threading 模块的接口,但是由于 GIL(全局解释器锁)的存在, multiprocessing 在处理 CPU 密集型任务时比 threading 更有效。
下面是一个简单的示例,演示如何使用 multiprocessing 模块来并行计算一个列表中所有元素的平方值:
python
import multiprocessing
def square(n):
return n**2
if __name__ == '__main__':
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
# 创建进程池,指定最大进程数为 2
p = multiprocessing.Pool(2)
# 使用 map 函数将 square 应用到 nums 的每个元素上,并返回结果列表
result = p.map(square, nums)
print(result) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
在这个示例中,我们首先定义了一个函数 square,它计算一个数字的平方。然后,我们创建了一个包含数字的列表 nums,并创建了一个进程池 p,其中最大进程数为 2。最后,我们使用 map 函数将 square 应用到 nums 中的每个元素上,并返回结果列表。由于我们使用了进程池,map 函数会自动并行处理任务,从而加速计算。
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