使用ProcessPoolExecutor统计指定范围内的素数个数

以下是使用ProcessPoolExecutor计算指定范围内素数的示例代码：

import concurrent.futures

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def count_primes(start, end):
    count = 0
    for i in range(start, end):
        if is_prime(i):
            count += 1
    return count

if __name__ == '__main__':
    start = 2
    end = 1000000
    num_processes = 4

    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=num_processes) as executor:
        chunk_size = (end - start) // num_processes
        futures = []
        for i in range(num_processes):
            chunk_start = start + i * chunk_size
            chunk_end = start + (i + 1) * chunk_size if i < num_processes - 1 else end
            futures.append(executor.submit(count_primes, chunk_start, chunk_end))

        total_count = sum(f.result() for f in futures)
        print(f'Total number of primes between {start} and {end}: {total_count}')

在这个示例中，我们定义了两个函数。`is_prime`函数检查给定的整数是否为素数。`count_primes`函数接受两个参数`start`和`end`，并计算在这个范围内的素数的数量。

在主程序中，我们定义了`start`和`end`变量来指定要计算的范围，以及`num_processes`变量来指定要使用的进程数。我们使用`ProcessPoolExecutor`类创建一个进程池，然后将工作分成多个块，并将每个块交给一个进程处理。每个进程在其分配的块上调用`count_primes`函数，并返回其结果。在所有进程完成后，我们将各个结果相加以得出总素数的数量。

在这个示例中，我们使用了`submit`方法来提交每个进程的工作，并将返回的`Future`对象存储在列表中。然后，我们使用`result`方法来获取每个`Future`对象的结果，并将它们相加以得出总结果。我们还使用了`max_workers`参数来指定要使用的最大进程数。如果不指定，`ProcessPoolExecutor`将使用CPU的所有核心。

这个示例展示了如何使用`ProcessPoolExecutor`来并行计算素数。它可以轻松地扩展到更大的范围和更多的进程。