import time from concurrent import futures def sum_range(start, end): total = 0 for i in range(start, end): total += i return total if __name__ == '__main__': start_time = time.time() with futures.ProcessPoolExecutor(2) as executor: task1 = executor.submit(sum_range,1,50000001) task2 = executor.submit(sum_range,50000001,100000001) result = [task1.result(), task2.result()] total = sum(result) end_time = time.time() print("并行总和为:", total) print("并行用时:", end_time - start_time, "秒") start_time = time.time() result = sum_range(1,100000001) end_time = time.time() print("串行总和为:", result) print("串行用时:", end_time - start_time, "秒")

这是一个Python程序，用于演示并行计算和串行计算的效率比较。程序中定义了一个函数`sum_range`，它会计算从`start`到`end`的整数的总和。在主函数中，我们使用`concurrent.futures`模块中的`ProcessPoolExecutor`来创建一个进程池，然后使用`executor.submit`方法提交两个任务，每个任务计算一半的整数和。最后，我们等待两个任务完成，并将它们的结果相加得到最终的总和。同时我们也计算串行计算的结果和用时。

这个程序可以帮助我们比较并行计算和串行计算的效率，因为并行计算可以同时利用多个CPU核心来加速计算，从而提高计算速度。

相关问题

import time from concurrent import futures def sum_range(start, end): total = 0 for i in range(start, end): total += i return total if __name__ == '__main__': start_time = time.time() with futures.ProcessPoolExecutor(2) as executor: task1 = executor.submit(sum_range,1,50000001) task2 = executor.submit(sum_range,50000001,100000001) result = [task1.result(), task2.result()] total = sum(result) end_time = time.time() print("并行总和为:", total) print("并行用时:", end_time - start_time, "秒") start_time = time.time() result = sum_range(1,100000001) end_time = time.time() print("串行总和为:", result) print("串行用时:", end_time - start_time, "秒")给上述代码添加中文注释

import time
from concurrent import futures

# 定义一个计算某一范围内整数和的函数
def sum_range(start, end):
total = 0
# 遍历范围内的整数并相加
for i in range(start, end):
total += i
return total

if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
# 创建一个进程池，最多同时执行2个进程
with futures.ProcessPoolExecutor(2) as executor:
# 将任务1和任务2提交到进程池中并执行
task1 = executor.submit(sum_range,1,50000001)
task2 = executor.submit(sum_range,50000001,100000001)
# 获取任务1和任务2的结果并相加
result = [task1.result(), task2.result()]
total = sum(result)
end_time = time.time()
# 输出并行计算结果和用时
print("并行总和为:", total)
print("并行用时:", end_time - start_time, "秒")

start_time = time.time()
# 直接调用函数计算整数和
result = sum_range(1,100000001)
end_time = time.time()
# 输出串行计算结果和用时
print("串行总和为:", result)
print("串行用时:", end_time - start_time, "秒")

import time from concurrent import futures #定义一个计算某一范围内整数和的函数 def sum_range(start, end): total = 0 # 遍历范围内的整数并相加 for i in range(start, end): total += i return total if name == 'main': start_time = time.time() # 创建一个进程池，最多同时执行2个进程 with futures.ProcessPoolExecutor(2) as executor: # 将任务1和任务2提交到进程池中并执行 task1 = executor.submit(sum_range,1,50000001) task2 = executor.submit(sum_range,50000001,100000001) # 获取任务1和任务2的结果并相加 result = [task1.result(), task2.result()] total = sum(result) end_time = time.time() # 输出并行计算结果和用时 print("并行总和为:", total) print("并行用时:", end_time - start_time, "秒") start_time = time.time() # 直接调用函数计算整数和 result = sum_range(1,100000001) end_time = time.time() # 输出串行计算结果和用时 print("串行总和为:", result) print("串行用时:", end_time - start_time, "秒")分析上述程序流程

这个程序是一个并行计算整数和的示例，具体流程如下：

1. 导入time和futures模块。
2. 定义一个计算某一范围内整数和的函数sum_range，遍历范围内的整数并相加，返回总和。
3. 在主程序中，获取程序开始时间。
4. 创建一个进程池，最多同时执行2个进程，将任务1和任务2提交到进程池中并执行。
5. 获取任务1和任务2的结果并相加，得到并行计算的总和。
6. 输出并行计算结果和用时。
7. 计算串行计算的整数和，输出串行计算结果和用时。
8. 程序结束。

在这个示例中，使用了Python的concurrent.futures模块实现了并行计算，这个模块提供了线程池和进程池两种并发机制，可以方便地进行并行计算。同时，这个示例也展示了并行计算的速度优势，比串行计算更快。