Python使用多处理模块并行化任务

示例

import multiprocessing

def fib(n):
    """computing the Fibonacci in an inefficient way
    was chosen to slow down the CPU."""
    if n <= 2:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)+fib(n-2) 
p = multiprocessing.Pool() 
print(p.map(fib,[38,37,36,35,34,33]))

# 输出：[39088169、24157817、14930352、9227465、5702887、3524578]

由于每个调用的执行fib并行发生，因此完整示例的执行时间比在双处理器上以顺序方式执行的时间快1.8倍。

_{Python 2.2以上}