Python科学计算（2-10）—— 多进程实现密集型计算

最新推荐文章于 2023-03-19 22:10:36 发布

渐醒的思考者

最新推荐文章于 2023-03-19 22:10:36 发布

阅读量453

点赞数

分类专栏： tools python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiangyi_1612101_03/article/details/119486880

版权

本文探讨如何使用Python的多进程进行科学计算，特别是在处理密集型计算任务时，如何有效利用多核CPU资源提高计算效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

多进程实现密集型计算

import multiprocessing
import time


def work(num):
    ret = []
    for i in range(10):
        ret.append(i+num)
    time

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

渐醒的思考者

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Python高频面试题 - 多线程、多进程和协程的区别 + IO多路复用的作用 + 并发和并行 + 异步非阻塞

孤寒者的博客

12-20

8727

Python高频面试题 - 多线程、多进程和协程的区别 + IO多路复用的作用 + 并发和并行 + 异步非阻塞

python计算密集型提速_Python - 多线程多进程代码加速

weixin_39892311的博客

02-21

553

[1] - IO密集型IO密集型，是指运行时大部分情况是 CPU 等待 I/O(硬盘/内存) 的读/写，CPU负载并不高. 一般情况下，由于任务依赖于大量的 I/O 操作，CPU 占用率比较低，没有充分利用 CPU 的处理的能力.IO 密集型任务，如，涉及网络传输、磁盘读写等场景，其特点时CPU 消耗较少，大部分时间处于等待 I/O 操作，因为 I/O 的速度远低于 CPU 和内存的速度.IO ...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python计算密集型任务_Python里CPU密集型任务提速试验

weixin_39943678的博客

11-22

503

众所周知，纯Python跑起来真的很慢。那得有多慢呢？本篇文章我们以mandelbrot set为例，来探讨一下Python在CPU密集型任务的运行速度，以及优化方法。Mandelbrot set网上查了查，好像有翻译为曼德勃罗集合，曼德布洛特集合等等。大概意思就是一堆满足如下条件的复数集合。并且理不理解这个概念其实没那么重要，反正就是要用Python运行下面这项任务。def 为了更好地观察和比较...

python数据密集型计算的解决方案

weixin_40981660的博客

10-17

477

import time from numba import njit, prange start = time.time() # @njit() # parallel=True def calculate(arg): for i in range(3,arg): # range改为prange flag = True for j in range(2,i): if i%j == 0 : flag = False

python中使用多进程执行计算密集型任务（完整代码示例）

升级打怪记录

03-19

678

你有大量的数据，需要对这些大量的数据进行相关计算，并且计算的结果要和给定的数据顺序对应一致。

python mean函数_使用Python实现多线程和多处理方法

weixin_39829166的博客

11-22

253

在本教程中，我们将学习如何使用Python实现多线程和多处理方法。这些方法指导操作系统优化使用系统硬件，从而提高代码执行效率。多线程引用Wiki的解释—在计算机体系结构中，多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程，进而提升整体处理性能。并发指的是可以实现多个进程的并行执行，从而实现更快的运行时间。当执行基于I/O...

python计算密集型提速_利用Cython加速计算密集型python任务

weixin_35582180的博客

01-14

879

何为计算密集型任务下面贴上网上找到的描述计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行...

Python库 | parfor-2020.11.24-py3-none-any.whl

02-18

Parfor，全称为Parallel For，是Python中用于并行化for循环的一种工具，特别适合于大数据处理和科学计算。该库的设计目的是为了解决Python的全局解释器锁（GIL，Global Interpreter Lock）带来的限制，GIL使得在同一...

Python多线程编程详解——以2.X版本为例

对于计算密集型任务，由于GIL的存在，Python多线程可能不会带来预期的性能提升，此时可以考虑使用多进程（通过multiprocessing模块实现）或者其他并发执行方案，如异步编程（通过asyncio模块实现）。 8. Python 2.X...

线程进程相关常考面试题目

fluetty--成长中的菜鸟

09-21

379

线程进程相关常考面试题目，自己整理。

Python笔记-计算密集型（最好用C）、IO密集型（最好用脚本）

Marlboro

04-17

4547

计算密集型（最好用C）、IO密集型（最好用脚本）

python计算密集型任务_Python 并发性介绍

weixin_39640904的博客

11-22

185

按照设计，Python 将并发性问题留给了操作系统，而只为操作系统机制提供了一个简单的包装器。Python 字节码直接在单核处理器上运行。一次只执行一个线程。通过获取 GIL，执行中的线程会将其他线程锁在外面。这种简单稳健的设计也使其更容易编写扩展。当部分线程为 I/O 密集型时，多线程性能保持良好，但是当所有线程为 CPU 密集型时，性能会变差，这对于科学计算来说是个大问题，因为大部分...

python多线程适合计算密集操作_python3-多线程

weixin_36472741的博客

02-03

430

多线程简介线程(Thread)也称轻量级进程，时操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，时进程中的实际运作单位。线程自身不拥有资源，只拥有一些在运行中必不可少的资源，但他可与同属一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。线程有就绪/阻塞/运行三种基本状态:1/ 就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运...

多线程对变量同时加的时候为什么变量会少于加的次数_「原创首发」Python之多线程技术...

weixin_39640372的博客

01-24

191

简意介绍线程 (Thread) 是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程中，是进程中的实际运作单位。一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。同一进程中的多个线程共享进程中的全部系统资源。Python 中的多线程因为全局解释器锁 GIL 的原因限制同一时刻只能由一个线程运行，无法发挥多核 CPU 的优势【当然这是在默认解释器 CPython 中的缺陷，在 JPython ...

python学习笔记之多进程练习multiprocessing对CPU密集型任务进行优化

紫微斗数象法奥义ZWDStudy

12-25

312

主要练习使用多进程ProcessPoolExecutor对CPU密集型任务进行优化。

python计算密集型任务_啊里巴巴大神讲解CPU密集型和IO密集型超容易理解

weixin_39977934的博客

11-22

371

cpu密集型是什么意思某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，前者称为计算密集型(CPU密集型)computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。《现代操作系统》这本书上的解释。CPU密集型(CPU-bound)CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 1...

python计算密集型效率对比

一夜奈何梁山

11-03

384

在进行大变量赋值计算的时候，我发现之前人的代码，使用了多线程。但是根据我的经验，计算密集型，效率一般遵循这样的规律：多进程 > 顺序运行 > 协程 > 多线程。因此我感觉之前的写法效率不会高。

python的多线程适合计算密集操作_深入理解Python 多线程

weixin_42549723的博客

02-04

227

Python里的多线程是假的多线程，不管有多少核，同一时间只能在一个核中进行操作！利用Python的多线程，只是利用CPU上下文切换的优势，看上去像是并发，其实只是个单线程，所以说他是假的单线程。那么什么时候用多线程呢？首先要知道：io操作不占用CPU计算操作占CPU，像2+5=5Python的多线程不适合CPU密集操作型的任务，适合io密集操作型的任务，例如:SocketServer如果现在再有...

python-进程之间通信、多线程介绍

weixin_30877755的博客

09-06

138

一、进程之间通信进程的任务有三种状态：运行，就绪，阻塞。加锁可以让多个进程修改同一块数据时，同一时间只能由一个任务可以进行修改，即串行的修改。牺牲了速度，保证了数据安全。虽然可以使用文件共享数据实现进程间的通信，但是效率太低，还需要自己加锁处理。为了解决这些问题，便使用到了multiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道 1.队列和管道都是将数据存放...