Question

我试图了解如何让孩子写一个父母的变量。也许我在这里做错了什么，但我想象多处理过程只花了一小部分时间：

import multiprocessing, time

def h(x):
    h.q.put('Doing: ' + str(x))
    return x

def f_init(q):
    h.q = q

def main():
    q = multiprocessing.Queue()
    p = multiprocessing.Pool(None, f_init, [q])
    results = p.imap(h, range(1,5))
    p.close()

- - - - - - - - 结果：

1
2
3
4
Multiprocessed: 0.0695610046387 seconds
1
2
3
4
Normal: 2.78949737549e-05 seconds # much shorter

    for i in range(len(range(1,5))):
        print results.next() # prints 1, 4, 9, 16

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    main()
    print "Multiprocessed: %s seconds" % (time.time()-start)             

    start = time.time()
    for i in range(1,5):
        print i
    print "Normal: %s seconds" % (time.time()-start)

Answer 1

@Blender基本上已经回答了你的问题，但作为评论。有一些与multiprocessing机器相关的开销，所以如果你在没有做任何重要工作的情况下产生开销，那就会慢一些。

尝试实际做一些并行化的工作。例如，编写Python代码来打开文件，使用正则表达式扫描它，然后拉出匹配的行;然后列出十个大文件和时间，使用多处理与普通Python完成所有十个文件所需的时间。或编写代码来计算昂贵的函数并尝试。

我使用multiprocessing.Pool()只是为了运行一堆外部程序的实例。我使用subprocess来运行音频编码器，它一次运行了四个编码器实例，以获得明显的加速。

多处理需要更长时间？

1 个答案: