函數並發和並行呼叫的最佳策略取决于任务特性：任务独立时使用并发，任务依赖时使用串行，任务可并行化时使用并行，具体策略选择可显著提高应用程序性能。
函數並發和並行呼叫的最佳策略
在编写高性能代码时，函数并发和并行调用至关重要。通过以最有效的方式利用多个处理器或内核，可以显著提高应用程序的效率。本文将探讨函数并发和并行的最佳策略，并通过实战案例进行说明。
并发与并行
并发允许多个任务同时执行，而并行则允许这些任务同时执行。在并发中，任务轮流执行，而在并行中，任务同时执行。
最佳策略
选择最合适的策略取决于应用程序的具体要求。以下是一些最佳策略：
实战案例
并发：以下代码使用线程池实现任务并发：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task(arg):
# 执行任务
return arg
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
futures = []
for i in range(10):
future = executor.submit(task, i)
futures.append(future)
for future in futures:
# 获取任务结果
result = future.result()并行：以下代码使用多进程实现任务并行：
import multiprocessing
def task(arg):
# 执行任务
return arg
tasks = [task(i) for i in range(10)]
with multiprocessing.Pool() as pool:
results = pool.map(task, tasks)结论
函数并发和并行调用可显着提高应用程序的性能。选择最合适的策略至关重要，具体取决于任务的特性和依赖关系。本文概述了最佳策略并提供了实战案例来帮助开发人员做出明智的决策。
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