


Wie kann ich Python-Funktionen mithilfe von Multiprocessing parallel ausführen?
Parallele Ausführung von Funktionen
In Python ist die sequentielle Ausführung von Funktionen das Standardverhalten. Bei ressourcenintensiven Vorgängen kann es jedoch von Vorteil sein, mehrere Funktionen gleichzeitig auszuführen, um die Leistung zu verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Funktionen mithilfe von Threading oder Multiprocessing parallel ausgeführt werden.
Threading und Multiprocessing sind zwei Bibliotheken, die Mechanismen für Multithreading- bzw. Multiprozessszenarien bereitstellen. Während Threading einfacher ist, bietet Multiprocessing im Allgemeinen eine bessere Leistung für Rechenaufgaben.
Betrachten wir ein Beispiel, in dem wir zwei Funktionen, func1 und func2, parallel ausführen möchten. Mithilfe von Multiprocessing können wir die Funktionen wie folgt definieren:
def func1(): # Function 1 code print("func1: completing") def func2(): # Function 2 code print("func2: completing")
Um die Funktionen parallel auszuführen, können wir den folgenden Ansatz verwenden:
from multiprocessing import Process p1 = Process(target=func1) p1.start() p2 = Process(target=func2) p2.start()
Die start()-Methode initiiert die Prozesse und sie werden gleichzeitig ausgeführt. Um sicherzustellen, dass unser Hauptprozess auf den Abschluss der untergeordneten Prozesse wartet, können wir die Methode join() verwenden:
p1.join() p2.join()
Zusätzlich können wir die parallele Ausführung in eine Hilfsfunktion kapseln:
def runInParallel(*fns): proc = [] for fn in fns: p = Process(target=fn) p.start() proc.append(p) for p in proc: p.join() runInParallel(func1, func2)
Dadurch können wir mehrere Funktionen parallel mit einem einfachen und prägnanten Funktionsaufruf ausführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python-Funktionen mithilfe von Multiprocessing parallel ausführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
