python多线程并发实现,python3 多进程并发执行
大蟒并发编程实战(九):使用多进程多重处理模块加速程序的运行_wx5de339d64c54e的技术博客_博客
有了多线程穿线,为什么还要用多进程多重处理
多进程多重处理知识梳理(对比多线程穿线)
代码实战:单线程、多线程、多进程对比中央处理器密集计算速度
tmp/06。线程_进程_ CPU _绑定。巴拉圭
导入数学
从并行未来导入线程池执行程序
导入时间
素数=[112272535095293] * 100
def is_prime(n):
如果n 2:
返回错误的
如果n==2:
返回真实的
如果n % 2==0:
返回错误的
sqrt _ n=int(数学。地板(数学。sqrt(n)))
对于范围内的I(3,sqrt_n 1,2):
如果n % i==0:
返回错误的
返回真实的
极好的单线程():
对于质数:
is_prime(数字)
极好的多线程():
使用ThreadPoolExecutor()作为池:
pool.map(is_prime,PRIMES)
定义多进程():
使用ProcessPoolExecutor()作为池:
pool.map(is_prime,PRIMES)
if __name__==__main__ :
start=time.time()
单线程()
end=time.time()
打印(单线程,成本: ,结束-开始,秒)
start=time.time()
多线程()
end=time.time()
打印(多线程,成本: ,结束-开始,秒)
start=time.time()
多进程()
end=time.time()
打印(多进程,成本: ,结束-开始,秒)运行结果:
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