编写程序，使用进程池Pool并行计算并输出4行5列二维列表中每行的和。其中，二维列表中各元素的值为100以内的随机正整数。

好的，我可以为您编写这个程序。以下是Python的实现代码：

import random
from multiprocessing import Pool

# 生成4行5列的二维列表
matrix = [[random.randint(1, 100) for j in range(5)] for i in range(4)]

def get_sum(row):
    # 计算每一行的和
    return sum(row)

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    pool = Pool()

    # 使用map函数在进程池中并行计算每行的和
    row_sum = pool.map(get_sum, matrix)

    # 输出每行的和
    for i, s in enumerate(row_sum):
        print("第{}行的和为: {}".format(i+1, s))

这段代码首先生成4行5列的二维列表，然后定义了一个计算每行和的函数`get_sum`。接着创建了一个进程池`pool`，使用`pool.map`函数在进程池中并行计算每行的和。最后输出每行的和。

相关问题

编写程序，使用进程池Pool并行计算并输出m行n列二维列表中每行的和。

编写程序利用进程池（如Python的multiprocessing.Pool）并行计算二维列表（m行n列），可以将任务分解为独立的小任务，每个任务是对列表的一行求和。下面是一个简单的Python示例：

import multiprocessing

def row_sum(row):
    return sum(row)

def process_matrix(matrix, pool):
    m, n = len(matrix), len(matrix[0])
    result = []
    
    # 将矩阵分割成m份任务
    tasks = [(row,) for row in matrix]
    chunk_size = n // multiprocessing.cpu_count()
    
    # 使用进程池并行处理任务
    row_sums = pool.map(row_sum, tasks, chunksize=chunk_size)
    
    # 拼接结果
    for i, row_sum in enumerate(row_sums):
        result.append(row_sum)
    
    return result

# 示例二维列表
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = process_matrix(matrix, pool)
        print("每行和为:", result)

python编写程序，使用进程池Pool并行计算并输出4行5列二维列表中每行的和。其中，二维列表中各元素的值为100以内的随机正整数。

好的，以下是 Python 代码：

import random
from multiprocessing import Pool

def calc_row_sum(row):
    return sum(row)

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个 4 行 5 列的二维列表
    data = [[random.randint(1, 100) for _ in range(5)] for _ in range(4)]
    print('原始数据：')
    for row in data:
        print(row)

    with Pool(processes=4) as pool:
        row_sums = pool.map(calc_row_sum, data)

    print('每行的和：')
    for row_sum in row_sums:
        print(row_sum)

程序中，我们使用了 `random` 模块来生成随机整数填充二维列表。`calc_row_sum` 函数用来计算一行的和。在 `main` 函数中，我们首先打印出原始的二维列表，然后使用 `Pool` 创建一个含有 4 个进程的进程池，并使用 `map` 方法来并行地计算每行的和。最后，我们输出每行的和。