如何並行化受 CPU 限制的 Python 循環以獲得多核心效能？

如何並行化Python 循環以獲得多核心效能

問題：

問題：答案：

Python 解釋器強制執行全域解釋器鎖定 (GIL)，禁止相同解釋器的執行緒並發執行 Python 程式碼。因此，對於 CPU 密集型任務，利用多個進程而不是執行緒會更有效率。

與進程池的並行化：

Python提供了兩種建立流程池的簡單方法:

• 多處理模組：

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

此方法利用多處理模組並可利用多處理模組並可利用多處理模組直接控制線程計數。但是，它可能容易受到互動式解釋器中的問題的影響。

• Concurrent.futures.ProcessPoolExecutor:

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

此方法採用並發.futures.ProcessPoolExecutorProcessPoolExecutor並在多處理模組之上運行，提供類似的

兩種方法都透過將循環迭代分配到單獨的進程來實現並行化，從而顯著提高 CPU 密集型計算的性能。

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