如何在Python中实现并行处理？

原创迷南。 2025-01-29 20:30 13阅读 0赞

在Python中，你可以使用各种库来实现并行处理。以下是几种常用的库和方法：

1. `multiprocessing`：Python标准库中的一个模块，用于创建进程进行并行计算。

示例：
   ```python
   import multiprocessing

def worker(num):
       return num * num

if __name__ == '__main__':
       # 创建进程池
       pool = multiprocessing.Pool()

# 分配任务到进程中
       results = pool.map(worker, [1, 2, 3]]))

# 关闭进程池
       pool.close()
       pool.join()

print(results)  # 输出：[1, 4, 9]]
   ```

2. `concurrent.futures`：Python 3.2引入的新模块，用于创建线程池和执行异步任务。

示例：
   ```python
   import concurrent.futures

def worker(num):
       return num * num

if __name__ == '__main__':
       with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
           # 提交任务到线程池
           future = executor.submit(worker, 1))

result = future.result()

print(result)  # 输出：1
   ```

3. `asyncio`：Python 3.7引入的新模块，用于实现异步编程。使用协程和事件循环可以创建并行任务。

示例：
   ```python
   import asyncio

async def worker(num):
       await asyncio.sleep(0.5)  # 模拟耗时操作
       return num * num

if __name__ == '__main__':
       loop = asyncio.get_event_loop()
       future = loop.create_task(worker(1)))

try:
           result = future.result()  # 等待协程完成任务
           print(result)  # 输出：1
       except KeyboardInterrupt:
           # 在用户按下 Ctrl+C 来中断程序时，处理退出
           loop.stop()
           print('Program stopped by user.')
   ```
以上示例展示了如何使用`multiprocessing`, `concurrent.futures` 和 `asyncio` 进行并行处理。

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