Python的多處理

我使用多處理在Python並行運行我的代碼，如下所示，Python的多處理

result1 = pool.apply_async(set1, (Q, n)) 
result2 = pool.apply_async(set2, (Q, n))

SET1和SET2是兩個獨立的功能，這個代碼是在while循環。

然後我試運行時間，如果我按順序運行我的代碼，在特定參數，它是10秒，但是，當我在並行運行，只用了約0.2秒。我用time.clock（）來記錄時間。爲什麼運行時間減少了很多，對於並行編程的直覺思維，不應該平行的時間在5秒到10秒之間？我不知道如何在我的報告中分析這個...任何人都可以提供幫助嗎？由於

來源

2013-12-15 ilovecp3

你最終調用'result1.get（）'嗎？你是否檢查過兩種變體（順序/並行）產生相同的結果？你可以使用'timeit.default_timer（）'而不是'time.clock（）'。或者從命令行調用它：'your_module import setup'中的'python -mtimeit -s'，運行; setup（）;「「run（）的」' – jfs

爲了得到一個明確的答案，你需要顯示所有的代碼，並說你使用的操作系統。

我的猜測：您在Linux-y系統上運行，因此time.clock()返回CPU時間（不是掛鐘時間）。然後你用新的，獨特的過程來運行所有的實際工作。這些CPU消耗的CPU時間根本不顯示在主程序的time.clock()結果中。嘗試使用time.time()來代替快速完整性檢查。

來源

2013-12-15 22:54:08

Python的多處理

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