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

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

引子

在现代软件开发中，性能优化是一个永恒的话题。Python作为一门解释型语言，虽然在易用性上有着显著优势，但在处理大规模计算任务时，性能往往成为瓶颈。为了充分利用多核处理器的优势，Python提供了丰富的并发编程工具，其中 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 是一个强大的工具，可以帮助我们大幅提升计算效率。

ProcessPoolExecutor简介

concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 是 Python 的 concurrent.futures 模块提供的一个类，它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。

核心概念：

• 进程池: 一个管理多个进程的容器，可以向其中提交任务。
• 任务: 一个可调用的对象，通常是一个函数。
• Future: 一个对象，表示异步操作的结果。通过 Future 对象可以获取