如何使用 Python 并行性同时执行函数
在 Python 中，寻求同时执行多个函数可能是一个挑战。特别是，当功能独立运行且互不干扰时，等待一个功能完成后再启动另一功能会限制效率。为了解决这个问题，Python 提供了两种方法：线程和多重处理。
探索多重处理以实现真正的并行
多重处理是在 Python 中实现真正并行性的更好选择，因为CPython 施加的限制。下面是一个完整的示例，演示了多处理的使用：
from multiprocessing import Process
def func1():
print("func1: starting")
for i in range(10000000):
pass
print("func1: finishing")
def func2():
print("func2: starting")
for i in range(10000000):
pass
print("func2: finishing")
if __name__ == "__main__":
p1 = Process(target=func1)
p1.start()
p2 = Process(target=func2)
p2.start()
p1.join()
p2.join()此方法采用 Python 多处理模块中的 Process 类来生成和管理每个函数的子进程。通过启动和加入进程，func1和func2都可以并行执行。
封装并行执行
启动和加入进程的机制可以方便地封装成一个function:
def runInParallel(*fns):
proc = []
for fn in fns:
p = Process(target=fn)
p.start()
proc.append(p)
for p in proc:
p.join()
runInParallel(func1, func2)该函数接受任意数量的函数作为输入并启动它们的并行执行。它抽象了底层的流程处理，使您能够同时无缝地执行多个功能。
以上是如何使用并行性同时运行多个 Python 函数？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
