python并行运算

Python并行计算是指通过利用多个处理器或多个计算资源，同时执行多个任务，以提高程序的运行效率和性能。在Python中，可以使用多种模块来实现并行计算，如multiprocessing、pathos、concurrent.futures和pp模块。其中，multiprocessing模块提供了多进程的支持，可以通过创建多个子进程来并行执行任务。pathos模块则提供了更高级的并行计算功能，可以在多个计算资源上执行任务。而concurrent.futures和pp模块则提供了更加灵活和简洁的并行计算接口。

下面是一个示例代码，展示了使用multiprocessing模块进行多进程并行计算的方法：

import multiprocessing

def worker(num):
    """子进程的任务函数"""
    print(f'Worker {num} started')
    # 执行一些任务
    print(f'Worker {num} finished')

if __name__ == '__main__':
    # 创建多个子进程
    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    # 等待所有子进程结束
    for p in processes:
        p.join()

    print('All workers finished')

以上代码中，通过创建5个子进程，并分别执行worker函数的任务。每个子进程都会打印开始和结束的信息，并执行一些任务。最后，主进程等待所有子进程执行完成后退出。

这样，我们就可以利用并行计算的方式，提高Python程序的运行效率和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python并行计算（完结篇）：并行方法总结](https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/126642339)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python3，如何实现CPU的并行计算，那还不简单，5种方式，这篇就搞定。](https://blog.csdn.net/wuyoudeyuer/article/details/131472403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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