面向对象编程之Python学习并行计算四

当前的计算机大多是多内核的CPU，对于一些易并行问题可以使用Python轻松实现并行编程，提高计算速度。

可以如下了解计算机有多少内核：

>>>from multiprocessing import cpu_count

>>>cpu_count()

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以下是一个使用随机函数计算圆周率的例子：

import random

from multiprocessing import Pool

from os import getpid

from time import time

 

def length(size):

　　count=0.0

　　for i in range(size):

　　　　x=random.random()

　　　　y=random.random()

　　　　 if(x*x+y*y<1.0):

　　　　count=count+1.0

　　print('Process {} handling {}'.format(getpid(),size))

　　print(count*4.0/size)

　　return count*4/size

pool=Pool(4) #A: pool=Pool(1)

t1=time()

res=pool.map(length,[100000,100000,100000,100000]) # B:[400000]

t2=time()

print('Time:={}'.format(t2-t1))

本机测试中，在4进程下时间是：0.05～0.07，2进程是：0.11～0.13，1进程是：0.20～0.24.

注：程序中A处和B处注意保持一致，即A处进程数多少，B处列表长度相应改变，元素值也相应调整。