Question

我遇到多处理问题，要使用1个以上的核心。我没有使用.join（）等待上一个过程完成，我有一个4核的CPU，我仍然不知道为什么这个代码只使用％20的CPU，它应该使用超过％50。

import multiprocessing
import time
def f(x,y):
    global StartTime
    for ord1 in range(x):
        x *= 2
    print(y, time.time()-StartTime)

if __name__ == "__main__":
    input1 = 500000
    StartTime = time.time()
    p1 = multiprocessing.Process(target=f(input1,1))
    p2 = multiprocessing.Process(target=f(input1,2))
    p3 = multiprocessing.Process(target=f(input1,3))
    p4 = multiprocessing.Process(target=f(input1,4))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    print("Done")

我想程序逐个执行它们而不是从输出中并行判断：

1 5.373946189880371

2 10.663974285125732

3 15.902992725372314

4 21.29733967781067

完成

所以，我的问题是我如何使用多个内核并行执行代码？

Answer 1

启动流程时，您需要通过args向目标函数提供参数。见https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#the-process-class。否则，f(input1, 1)将在主进程中计算，而不是在工作程序中计算。

你的主要例程应该是：

if __name__ == "__main__":
    input1 = 500000
    StartTime = time.time()
    p1 = multiprocessing.Process(target=f, args=(input1,1))
    p2 = multiprocessing.Process(target=f, args=(input1,2))
    p3 = multiprocessing.Process(target=f, args=(input1,3))
    p4 = multiprocessing.Process(target=f, args=(input1,4))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    print("Done")

Python多处理不使用超过1个核心

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