與非池相比，共用進程速度較慢

Question

我是python的新手，我試圖對一個應用程序使用多處理。 我實際上有一個非常簡單的乘法程序，我試圖異步生成並行進程來計算一系列數字的乘法。當我嘗試不合並時，這個時間至少是原來的兩倍甚至四倍。我不確定這種行爲的原因是什麼。

我使用Python 2.7.1

Non-Pool.py

#!/usr/bin/python 

import time 

def f(x): 
     return x*x 

st = time.time() 
t = 10000000 
f(t) 
map(f, range(t)) 

et = time.time() 
tt = (str((et-st)%60)+'--'+str((et-st/60))) 

print tt 

Pool.py

#!/usr/bin/python 

from multiprocessing import Pool 
import time 

def f(x): 
     return x*x 

st = time.time() 
t = 10000000 

if __name__ == '__main__': 
    pool = Pool(processes=4)    # start 4 worker processes 
    result = pool.apply_async(f, [t]) # evaluate "f(10)" asynchronously 
    result.get(timeout=1)   # prints "100" unless your computer is *very* slow 
    pool.map(f, range(t))   # prints "[0, 1, 4,..., 81]" 

et = time.time() 
tt = (str((et-st)%60)+'--'+str((et-st/60))) 

print tt 

exit(0) 

執行時間：（格式>>分 - 秒）

Macha-MacBook-Pro:Downloads me$ ./nonpool.py 
2.03456997871--1352551406.28 
Macha-MacBook-Pro:Downloads me$ ./pool.py 
4.69528508186--1352551417.28 

Answer 1

您可能會檢查例如，python prime crunching: processing pool is slower? - 設置處理池的開銷很高，但在參數和結果中發送和接收單個整數也是如此。