标签：import support turn 运行 特质 [] free submit app
python由于本身的特质，不能实现真正的多核并行运算，但是有一些第三方库较好地模拟了在多核环境下的并行运算，例如pp包以及multiprocessing，那么哪种更能充分利用多核心呢？
这里我简单做下对比，首先放上结论：multiprocessing是最优秀的。
在实测过程中，我的CPU是4核8线程，multiprocessing能充分利用多核运算优势，使得每一颗CPU核心的负载基本相当，并且能够在8个进程核心上负载相当，总体上占满CPU性能，而pp包只能利用好4颗物理核心，对剩下的4个虚拟核心基本无视。
下面的示例代码，供大家运行参考：
import multiprocessing
import time
import pp
def func(N):
sum = 0
for i in xrange(N):
sum += i
return sum
if __name__ == "__main__":
multiprocessing.freeze_support()
start = time.clock()
for i in xrange(200000):
sum = func(10000)
print ">> normal: ", time.clock()-start
start = time.clock()
pool = multiprocessing.Pool(processes=8)
jobs = []
for i in xrange(200000):
jobs.append(pool.apply_async(func, (10000, )))
pool.close()
pool.join()
print ">> multiprocessing: ", time.clock() - start
start = time.clock()
jobs = []
job_server = pp.Server()
job_server.set_ncpus(8)
for i in xrange(200000):
jobs.append(job_server.submit(func, (10000, )))
job_server.wait()
print ">> pp: ", time.clock() - start
job_server.print_stats()
标签：import support turn 运行 特质 [] free submit app
原文地址：http://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/6388888.html
