视觉比较好看的网站,专业建设网站的,做流量网站,办公室设计装我写C 代码喜欢用OpenMP进行加速#xff0c;在不更改源代码情况下只做稍稍修改即可实现CPU利用率最大化#xff0c;跨平台移植也没有问题。 python是个好东西#xff0c;苦恼于密级计算的时候只能使用单核#xff0c;使用多线程不奏效#xff0c;因为毕竟它受限于语言本身…我写C 代码喜欢用OpenMP进行加速在不更改源代码情况下只做稍稍修改即可实现CPU利用率最大化跨平台移植也没有问题。 python是个好东西苦恼于密级计算的时候只能使用单核使用多线程不奏效因为毕竟它受限于语言本身于是搜索过程中看见了下图一声苦笑
对于一核有难七核围观的尴尬情况有效解决方案多进程。python多进程有多种方式例如multiprocessing、joblib 等等joblib什么鬼为啥它能实现多进程请参考查阅这篇文章 通过上面可以看出joblib的确是多进程技术 下面测试代码中分别对普通计算、joblib加速计算、multiprocessing加速计算进行计时及结果统计 import time
from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing#多进程加速def square(num):time.sleep(1) # 模拟耗时的计算操作return num ** 2def JobLibDemo(numbers):#利用JobLib并行加速results Parallel(n_jobs-1)(delayed(square)(num) for num in numbers)return resultsdef NormalComput(numbers):#普通计算results []for num in numbers:results.append(square(num))return resultsdef MulProcessDemo(numbers):pool multiprocessing.Pool()results pool.map(square, numbers)pool.close()pool.join()return resultsif __name__ __main__:numbers [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]start_time time.time()resultsN NormalComput(numbers)#普通for循环计算end_time1 time.time()# results Parallel(n_jobs-1)(delayed(square)(num) for num in numbers)results JobLibDemo(numbers)# 并行计算每个数字的平方end_time2 time.time()resultsM MulProcessDemo(numbers)#多进程计算结果end_time3 time.time()# 打印计算结果print(resultsN)print(results)print(resultsM)print(普通处理时间, end_time1 - start_time)print(JobLib并行处理时间, end_time2 - end_time1)print(MulProcess并行处理时间, end_time3 - end_time2)运行结果 通过上面可以看出jobLib的耗时最短其代码写法及类似于C 的OpenMP加速方法
按此方法进行了两个函数加速查看CPU使用效率图如下图结果是不是相当哇塞
上面列了不少好处但是jobLib多进程运行效率相当高但是不好调试所以写的时候要搞清楚其并行原理写好正常执行代码最后改装成joblib即可
参考链接 Python并行计算库Joblib的技术原理解析
