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  • 【冰糖Python】python并行化-multiprocessing,joblib,numba


    此处尝试multiprocessing,joblib,numba对实行for并行的作用

    假设需要实现一个双重循环(可设置有返回值或无返回值)

    for i in range(100000):
        t_list = 0
        for j in range(10000):
            t_list = i - j

    1、不并行

    为方便比较,定义了2个函数,采用了嵌套结构

    1. def ForLoop():
    2. for i in range(100000):
    3. t = ForLoopSimple(i)
    4. def ForLoopSimple(i):
    5. t_list = 0
    6. for j in range(10000):
    7. t_list = i - j
    8. return t_list
    9. # origin (53 sec)
    10. time_start = time.time()
    11. ForLoop()
    12. time_end = time.time()
    13. print("---------------------")
    14. print("origin time:", time_end-time_start)

    ---------------------
    origin time: 56.11203336715698

    2、multiprogressing

    为multiprogressing单独定义一个脚本,采用5个线程,主要如下

    1. def main():
    2. time_start = time.time()
    3. pool = multiprocessing.Pool(processes=5)
    4. result = pool.map(ForLoopSimple, rang
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/xiaoxiao_ziteng/article/details/127112912
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