Python 中的并行编程：并行挑战的解决方案
并行编程旨在通过同时执行多个任务来提高性能。在Python中，C语言中常用的OpenMP并不容易适用。本文解决了在 Python 程序中实现并行性的问题，解决了同时运行独立函数的挑战。
给定的代码结构：
solve1(A) solve2(B)
需要识别代码中的独立函数。在此示例中，solve1 和solve2 是两个独立的函数。
要并行化此代码，请考虑使用Python 中的多处理模块，该模块允许基于进程的并行性。在给定的场景中，可以利用处理池：
<code class="python">from multiprocessing import Pool pool = Pool() result1 = pool.apply_async(solve1, [A]) # evaluate "solve1(A)" asynchronously result2 = pool.apply_async(solve2, [B]) # evaluate "solve2(B)" asynchronously answer1 = result1.get(timeout=10) answer2 = result2.get(timeout=10)</code>
这种方法利用多个进程（每个 CPU 核心一个）来同时执行独立的功能。这种分工可能会减少程序的运行时间。
将列表映射到单个函数的另一个选项是：
<code class="python">args = [A, B] results = pool.map(solve1, args)</code>
需要注意的是，线程不应该是用于 Python 中的并行性，因为 GIL（全局解释器锁）可防止多个线程同时执行 Python 代码，从而导致并行执行无效。
以上是如何在 Python 程序中实现并行性的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
