python使用 multiprocessing 多進(jìn)程處理批量數(shù)據(jù)的示例代碼
示例代碼
import multiprocessing
def process_data(data):
# 這里是處理單個(gè)數(shù)據(jù)的過程
return data * 2
# 待處理的數(shù)據(jù)
data = [1, 2, 3, 4, 5]
def normal_func():
# 普通處理方式
result = []
for obj in data:
result.append(process_data(obj)
return result
def parallel_func():
# 多進(jìn)程處理方式
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
result = pool.map(process_data, data)
pool.close()
return result
if __name__ == '__main__':
result = normal_func()
result = parallel_func()multiprocessing.Pool 創(chuàng)建進(jìn)程池, 傳入的參數(shù)是要要使用的 CPU 內(nèi)核數(shù)量, 直接用 cpu_count() 可以拿到當(dāng)前硬件配置所有的 CPU 內(nèi)核數(shù).
pool.map 可以直接將處理后的結(jié)果拼接成一個(gè) list 對(duì)象
應(yīng)用在實(shí)際數(shù)據(jù)處理代碼的效果對(duì)比:
普通處理方式, 用時(shí) 221 秒
多進(jìn)程處理方式, 用時(shí) 39 秒, 節(jié)省了 82% 的時(shí)間
到此這篇關(guān)于使用 multiprocessing 多進(jìn)程處理批量數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān) multiprocessing 多進(jìn)程處理批量數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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