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。

相关问题

编写python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。

以下是使用进程池Pool并行计算二维列表每行的和的Python程序：

from multiprocessing import Pool

def calculate_row_sum(row):
    return sum(row)

def calculate_matrix_row_sums(matrix):
    with Pool() as pool:
        results = pool.map(calculate_row_sum, matrix)
    return results

if __name__ == '__main__':
    matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    row_sums = calculate_matrix_row_sums(matrix)
    for row_sum in row_sums:
        print(row_sum)

这个程序使用了Python标准库中的`multiprocessing.Pool`类，该类可以创建一组进程并将任务分配给它们以并行执行。`Pool.map()`方法可以用于在进程池中并行执行函数，参数是一个可迭代的对象（例如列表），每个元素都会传递给函数作为参数，并返回一个包含函数返回值的列表。

在这个程序中，`calculate_row_sum()`函数接收一个列表作为参数，并返回该列表的总和。`calculate_matrix_row_sums()`函数使用`Pool.map()`方法并行计算二维列表中每行的总和，并返回一个包含每行总和的列表。在主函数中，我们创建了一个示例二维列表，并使用`calculate_matrix_row_sums()`函数计算每行总和，然后打印出每行的总和。

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)