本文主要是介绍Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算》Python提供了多种并行处理的方式,其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecu...
简介
在现代计算中，并行处理是提高程序性能的重要手段。python提供了多种并行处理的方式，其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecutor是一个非常强大且易于使用的工具。本文将通过一个实际示例，展示如何使用ProcessPoolExecutor进行并行处理，并详细解释代码的工作原理。
完整代码示例
import time import multiprocessing from concurrent.futures javascriptimport ProcessPoolExecutor, as_completed from typing import List def process_numbers(chunk: List[int], factor: int) -> str: """ 处理数字的函数，通过将它们乘以因子来模拟处理。 这个函数接受一个数字列表和一个因子，计算列表中每个数字乘以因子的和， 并返回结果字符串。 """ result = sum(x * factor for x in chunk) time.sleep(0.1) # 使用睡眠模拟工作 return f"处理的块和: {result}" def main(numbers: List[int] = None, num_chunks: int = 10, factor: int = 2): """ 演示并行处理的主函数。 这个函数负责设置日志记录、生成数字列表、确定最佳工作进程数量、 将数字分成块，并使用ProcessPoolExecutor进行并行处理。 """ import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) _log = logging.getLogger(__name__) # 如果没有提供数字，则生成示例列表 if numbers is None: numbers = list(range(1, 101)) # 生成1到100的数字 total_numbers = len(numbers) _log.info(f"开始并行处理 {total_numbers} 个数字") cpu_count = multiprocessing.cpu_count() _log.info(f"检测到 {cpu_count} 个CPU核心") # 确定最佳工作进程数量 optimal_workers = min(cpu_count, num_chunks) _log.info(f"使用 {optimal_workers} 个工作进程") # 计算块大小 chunk_size = max(1, total_numbers // optimal_workers) _log.info(f"每个块包含 {chunk_size} 个数字") # 将数字分成块 chunks = [numbers[i:i + chunk_size] for i in range(0, totapythonl_numbers, chunk_size)] _log.info(f"总共生成了 {len(chunks)} 个块") start_time = time.time() processed_count = 0 # 使用ProcessPoolExecutor进行并行处理 with ProcessPoolExecutor(max_workers=optimal_workers) as executor: _log.info("启动ProcessPoolExecutor") # 提交所有任务 futures = [executor.submit(process_numbers, chunk, factor) for chunk in chunks] _log.info(f"提交了 {len(futures)} 个任务") # 等待完成并收集结果 for future in as_completed(futures): try: result = future.result() processed_count += 1 _log.info(f"{'#'*50}\n{result} ({processed_count}/{len(chunks)} 总计)\n{'#'*50}") except Exception as e: _log.error(f"处理块时出错: {str(e)}") raise elapsed_time = time.time() - start_time _log.info(f"并行处理完成，耗时 {elapsed_time:.2f} 秒。") if __name__ == "__main__": # 使用数字列表的示例 main()
代码解释
1. 导入必要的模块
import time import multiprocessing from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed from typing import List
这些模块提供了我们需要的并行处理功能和类型提示。
2. 定义php处理函数
def process_numbers(chunk: List[int], factor: int) -> str:
"""
处理数字的函数，通过将它们乘以因子来模拟处理。
这个函数接受一个数字列表和一个因子，计算列表中每个数字乘以因子的和，
并返回结果字符串。
"""
result = sum(x * factor for x in chunk)
time.sleep(0.1) # 使用睡眠模拟工作
return f"处理的块和: {result}"这个函数模拟了对数字列表的处理，通过将每个数字乘以一个因子并求和。time.sleep(0.1)用于模拟实际工作。
3. 主函数
def main(numbers: List[int] = None, num_chunks: int = 10, factor: int = 2):
"""
演示并行处理的主函数。
这个函数负责设置日志记录、生成数字列表、确定最佳工作进程数量、
将数字分成块，并使用ProcessPoolExecutor进行并行处理。
"""
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
_log = logging.getLogger(__name__)主函数负责设置日志记录、生成数字列表、确定最佳工作进程数量、将数字分成块，并使用ProcessPoolExecutor进行并行处理。
4. 生成数字列表
# 如果没有提供数字，则生成示例列表
if numbers is None:
numbers = list(range(1, 101)) # 生成1到100的数字如果没有提供数字列表，则生成1到100的数字列表。
5. 确定最佳工作进程数量
cpu_count = multiprocessing.cpu_count()
_log.info(f"检测到 {cpu_count} 个CPU核心")
# 确定最佳工作进程数量
optimal_workers = min(cpu_count, num_chunks)
_log.info(f"使用 {optimal_workers} 个工作进程")根据CPU核心数和用户指定的块数，确定最佳工作进程数量。
6. 将数字分成块
# 计算块大小
androidchunk_size = max(1, total_numbers // optimal_workers)
_log.info(f"每个块包含 {chunk_size} 个数字")
# 将数字分成块
chunks = [numbers[i:i + chunk_size] for i in range(0, total_numbers, chunk_size)]
_log.info(f"总共生成了 {len(chunks)} 个块")将数字列表分成多个块，每个块的大小根据总数和工作进程数量计算。
7. 并行处理
start_time = time.time()
processed_count = 0
# 使用ProcessPoolExecutor进行并行处理
with ProcessPoolExecutor(max_workers=optimal_workers) as executor:
_log.info("启动ProcessPoolExecutor")
# 提交所有任务
futures = [executor.submit(process_numbers, chunk, factor) for chunk in chunks]
_log.info(f"提交了 {len(futures)} 个任务")
# 等待完成并收集结果
for future in as_completed(futures):
try:
result = future.result()
processed_count += 1
_log.info(f"{'#'*50}\n{result} ({processed_count}/{len(chunks)} 总计)\n{'#'*50}")
except Exception as e:
_log.error(f"处理块时出错: {str(e)}")
raise使用ProcessPoolExecutor进行并行处理，提交所有任务并等待完成。
8. 计算耗时
elapsed_time = time.time() - start_time
_log.info(f"并行处理完成，耗时 {elapsed_time:.2f} 秒。")计算并行处理的总耗时并输出。
并行处理的基本概念和优势
并行处理是指同时执行多个任务，以提高程序的执行效率。Python的concurrent.futures模块提供了一个高级接口，用于并行执行任务。ProcessPoolExecutor是其中一个重要的类，它使用多进程来并行执行任务。
并行处理的优势包括：
- 提高程序的执行效率
- 充分利用多核CPU的计算能力
- 简化多线程或多进程编程的复杂性
如何运行和测试这个示例
- 将上述代码保存为
parallhttp://www.chinasem.cnel_processing_example.py文件。 - 确保你的Python环境中安装了必要的模块（本示例不需要额外安装模块）。
- 在终端或命令行中运行以下命令：
python parallel_processing_example.py
你将看到程序的执行过程和并行处理的结果。
总结
通过这个示例，我们展示了如何使用Python的ProcessPoolExecutor进行并行处理。并行处理是提高程序性能的重要手段，特别是在处理大量数据或计算密集型任务时。希望这个示例能帮助你更好地理解并行处理的概念和实现。
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