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在Python中,你可以使用多线程或多进程来实现函数的并行处理。这里有两种方法:
- 使用
concurrent.futures
库中的ThreadPoolExecutor
实现多线程并行处理:
import concurrent.futures import time def func(x): print(f"Processing {x}") time.sleep(1) return x * x data = [1, 2, 3, 4, 5] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: results = list(executor.map(func, data)) print("Results:", results)
- 使用
concurrent.futures
库中的ProcessPoolExecutor
实现多进程并行处理:
import concurrent.futures import time def func(x): print(f"Processing {x}") time.sleep(1) return x * x data = [1, 2, 3, 4, 5] with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor: results = list(executor.map(func, data)) print("Results:", results)
注意:多线程并行处理在I/O密集型任务中效果较好,而多进程并行处理在计算密集型任务中效果较好。在选择并行处理方法时,请根据实际需求和任务类型进行选择。