搞懂许多进程与for循环的关系

在Python中，许多进程能显著搞优良处理一巨大堆数据的效率。相较于单线程施行，许多进程能在许多核CPU上并行处理任务，从而缩短暂总运行时候。

许多进程for循环 的实践步骤

用Python的`multiprocessing`模块，我们能轻巧松实现许多进程for循环。

先说说 导入少许不了的模块：

from multiprocessing import Pool

然后定义一个函数来处理循环中的个个迭代：

def loop_func:

在函数内部，施行所需的操作。

创建进程池， 并根据数据量分配进程数量：

pool = Pool

用`map`函数将数据分配给进程池中的进程处理：

results = pool.map

再说说关闭进程池并等待全部进程收尾：

pool.close
pool.join

注意事项

1. 进程数不宜过许多，一般不超出CPU核心数的2~4倍。

2. 注意数据共享的问题，避免数据比。

3. 对于细小型数据，许多进程兴许不会带来性能提升。

实例琢磨

from multiprocessing import Pool
def compute:
    result = num * num
    return result
if __name__ == '__main__':
    with Pool as pool:
        results = pool.map)
        print

通过将Python的for循环 为许多进程，能显著搞优良程序处理一巨大堆数据的效率。在用许多进程时注意进程数的设置、数据共享等问题，才能足够发挥许多进程的优势。

预测与验证

预计， 对于巨大型数据集，用许多进程能有效缩短暂程序的运行时候。欢迎您这一观点。