多进程无进程池使用蒙特卡罗方法计算圆周率

下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用多进程和蒙特卡罗方法计算圆周率。该示例使用了 `multiprocessing` 模块来实现多进程。

import random
import multiprocessing

def estimate_pi(n):
    count = 0
    for i in range(n):
        x = random.uniform(-1, 1)
        y = random.uniform(-1, 1)
        if x**2 + y**2 <= 1:
            count += 1
    return count

if __name__ == '__main__':
    num_processes = 4
    num_iterations = 1000000
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
    results = pool.map(estimate_pi, [num_iterations] * num_processes)
    total_count = sum(results)
    pi_estimate = 4 * total_count / (num_processes * num_iterations)
    print(pi_estimate)

在这个例子中，我们定义了一个 `estimate_pi` 函数来执行蒙特卡罗模拟。该函数的输入参数 `n` 表示要模拟的点数。对于每个点，我们生成两个随机数 `x` 和 `y`，并检查它们是否在单位圆内。如果是，我们将计数器 `count` 加 1。最后，我们返回 `count`。

在 `main` 函数中，我们指定使用 4 个进程，并将 `num_iterations`（即模拟点数）分配给每个进程。然后，我们使用 `multiprocessing.Pool` 创建进程池，并使用 `map` 方法将 `estimate_pi` 函数应用于每个进程的输入参数。此时，多个进程将同时执行蒙特卡罗模拟。

最后，我们对每个进程的结果求和，计算圆周率的估计值，并将其打印出来。注意，在这个例子中，我们使用了 `if __name__ == '__main__':` 来确保代码只在主进程中执行，并避免了多个进程同时执行相同的代码。