Python 中的平行程式設計：並行挑戰的解決方案
並行程式設計旨在透過同時執行多個任務來提高效能。在Python中，C語言常用的OpenMP並不容易適用。本文解決了在 Python 程式中實現並行性的問題，解決了同時運行獨立函數的挑戰。
給定的程式碼結構：
需要辨識程式碼中的獨立函數。在此範例中，solve1 和solve2 是兩個獨立的函數。
要並行化此程式碼，請考慮使用Python 中的多處理模組，該模組允許基於進程的並行性。在給定的場景中，可以利用處理池：
這種方法利用多個進程（每個 CPU 核心一個）來同時執行獨立的功能。這種分工可能會減少程式的運行時間。
將清單對應到單一函數的另一個選項是：
需要注意的是，執行緒不應該是用於Python 中的並行性，因為GIL（全域解釋器鎖定）可防止多個執行緒同時執行Python 程式碼，導致並行執行無效。
以上是如何在 Python 程式中實現平行性的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
