导读 在多核处理器时代,充分利用CPU资源显得尤为重要。Python中的`multiprocessing`模块提供了强大的并行处理能力,是提升程序性能的好帮手!🌟
在多核处理器时代,充分利用CPU资源显得尤为重要。Python中的`multiprocessing`模块提供了强大的并行处理能力,是提升程序性能的好帮手!🌟
首先,我们需要了解`multiprocessing`的基本概念。它允许创建多个进程来执行任务,每个进程都有独立的内存空间,这避免了全局解释器锁(GIL)带来的限制。💡
使用`multiprocessing.Process`可以轻松创建新进程。例如:
```python
from multiprocessing import Process
def worker(name):
print(f"{name} is working!")
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=worker, args=("Alice",))
p.start()
p.join()
```
此外,`Pool`类非常适合批量处理任务。通过`map`或`apply_async`方法,我们可以高效地分配工作给多个进程。💻
最后,记得在Windows系统中将主逻辑放在`if __name__ == "__main__":`下,防止意外递归创建进程。🔧
掌握`multiprocessing`,让您的代码飞起来吧!🚀✨