面向对象编程之Python学习并行计算四

当前的计算机大多是多内核的CPU，对于一些易并行问题可以使用Python轻松实现并行编程，提高计算速度。

可以如下了解计算机有多少内核：

>>>from multiprocessing import cpu_count

>>>cpu_count()

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以下是一个使用随机函数计算圆周率的例子：

import random from multiprocessing import Pool from os import getpid from time import time   def length(size): 　　count=0.0 　　for i in range(size): 　　　　x=random.random() 　　　　y=random.random() 　　　　 if(x*x+y*y<1.0): 　　　　count=count+1.0 　　print('Process {} handling {}'.format(getpid(),size)) 　　print(count*4.0/size) 　　return count*4/size
pool=Pool(4) #A: pool=Pool(1) t1=time() res=pool.map(length,[100000,100000,100000,100000]) # B:[400000] t2=time() print('Time:={}'.format(t2-t1)) 本机测试中，在4进程下时间是：0.05～0.07，2进程是：0.11～0.13，1进程是：0.20～0.24. 注：程序中A处和B处注意保持一致，即A处进程数多少，B处列表长度相应改变，元素值也相应调整。

 

标签：Python,random,并行计算,pool,100000,面向对象编程,time,import,Pool
来源： https://www.cnblogs.com/pfea/p/15641507.html