Python并发编程：利用ProcessPoolExecutor加速耗时计算

最新推荐文章于 2025-07-15 15:31:45 发布
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Python并发编程：利用ProcessPoolExecutor加速耗时计算

引言

在Python中，当遇到一些CPU密集型任务时，单线程执行往往无法充分利用多核处理器的性能。为了提升程序的运行效率，我们可以借助Python的并发编程模块concurrent.futures来实现多进程并发。本文将重点介绍如何使用ProcessPoolExecutor来优化耗时计算代码。

concurrent.futures.ProcessPoolExecutor简介

concurrent.futures模块提供了一个高层的接口，用于异步执行可调用对象。其中，ProcessPoolExecutor类可以创建一个进程池，将任务分发给多个进程并行执行，从而充分利用多核CPU的优势。

使用示例

假设我们有一个耗时的计算任务，比如计算斐波那契数列：

def fibonacci(n
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