最近在慢慢复习之前学过的python的内容,毕竟这个语言现成的轮子还是比较多,各种功能实现起来不必自己亲自上手,这里首先学习了一下简单的进程并行计算,但也只是一个很简单的程序.

主程序

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# 导入相应的库
import os   
import time
import multiprocessing as pa
from numba import jit # 导入jit用来对循环进行加速
# -------------------------------------------
# 定义一个函数，后面并行运算时需要这个函数
@jit
def sum1(cont):
    c = 0
    for m in range(cont):
        for n in range(cont):
            c = c + m + n
    return c
# --------------------------------------------
# 开启一些进程
for i in range(pa.cpu_count()):  # pa.cpu_count()可以获取当前计算机上最大的进程数
    p = pa.Process(target=sum1,args=(100000*(i + 1),))  # 在这里,循环每进行以一次,就创建一个新的进程
    p.start()

print(pa.cpu_count())

os是一个与系统操作相关的模块,可以对系统的文件以及一系列性质形成读写,包括获取当前的额进程id

time是一个时间模块,主要用来获取系统时间,在这里则是用来记录程序执行时间

从numba中导入jit是用来对python进行加速的,详情可以参考这里

在这个程序中,开启的进程数直接就是计算机上cpu的总数,如果故意将jit加速的装饰去掉,可以直接看到所有正在执行的进程

png

这里去掉闭包装饰器@jit是因为加上它之后,python在计算循环的时候会非常快,从而看不到上面的多进程执行的过程,这里为了展示一下并行的效果,所以注释掉该语句,关于python循环加速可以参考Julia,Python,Fortran,Mathematica循环计算速度比较这篇博客的内容.

鉴于该网站分享的大都是学习笔记，作者水平有限，若发现有问题可以发邮件给我

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