import multiprocessing
def function(x):
return(x * x)
arg_list = [1, 3, 5, 7]
cores = multiprocessing.cpu_count()
pool = multiprocessing.Pool(processes=cores)
for result in pool.imap(function, arg_list):
print(result)
这样定义好了函数和参数列表,就可以轻松进行CPU多核并行运算。
本文介绍了一种使用Python的multiprocessing模块进行多核并行运算的方法。通过定义函数和参数列表,利用Pool对象的imap方法,可以高效地在多个CPU核心上并行执行任务,显著提高计算效率。
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