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Python中实现多核并行计算可以使用多种方法，以下是几种常见的方法：
- 使用
multiprocessing模块：multiprocessing模块提供了一个类似于threading模块的接口，但是它使用多个进程而不是多个线程。可以使用Pool类将任务分发给多个进程，每个进程独立运行。以下是一个使用multiprocessing的例子：
import multiprocessing def worker(x): return x*x if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=4) result = pool.map(worker, range(10)) print(result) - 使用
concurrent.futures模块：concurrent.futures是Python 3中的一个标准库，它提供了高级的多线程和多进程接口。可以使用ProcessPoolExecutor类来实现多进程并行计算。以下是一个使用concurrent.futures的例子：
import concurrent.futures def worker(x): return x*x if __name__ == '__main__': with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor: result = executor.map(worker, range(10)) print(list(result)) - 使用
joblib模块：joblib是一个Python库，它提供了高级的并行计算接口。可以使用Parallel类将函数应用于一个可迭代的输入，并指定所需的并行度。以下是一个使用joblib的例子：
from joblib import Parallel, delayed def worker(x): return x*x if __name__ == '__main__': result = Parallel(n_jobs=4)(delayed(worker)(x) for x in range(10)) print(result) 以上是几种常见的方法，具体选择哪种方法取决于自己的需求和环境。不同的方法有不同的特点和适用场景，可以根据具体情况选择合适的方法。
