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如何告诉多核/多CPU机器并行处理循环中的函数调用?

在多核/多CPU机器上并行处理循环中的函数调用,可以使用多线程或多进程技术。以下是一些常用的方法:

  1. 多线程:使用线程池来管理线程,可以提高程序的并发性能。在Python中,可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来实现多线程。
代码语言:python
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_data(data):
    # 处理数据的函数

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(process_data, data_list)
  1. 多进程:使用进程池来管理进程,可以提高程序的并发性能。在Python中,可以使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor来实现多进程。
代码语言:python
代码运行次数:0
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from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def process_data(data):
    # 处理数据的函数

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(process_data, data_list)
  1. 异步编程:使用异步编程技术,可以实现非阻塞的并发处理。在Python中,可以使用asyncio库来实现异步编程。
代码语言:python
代码运行次数:0
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import asyncio

async def process_data(data):
    # 处理数据的异步函数

async def main():
    tasks = []
    for data in data_list:
        tasks.append(asyncio.ensure_future(process_data(data)))
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

这些方法可以帮助您在多核/多CPU机器上并行处理循环中的函数调用,从而提高程序的性能。

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