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Python多进程库之一个函数让你设置CPU数和线程数

来源：程序员人生发布时间：2016-04-29 08:39:04 阅读次数：4796次

【Python多进程库】1个函数让你设置CPU数和线程数

Tags： Python 多线程多进程

博客虽水，然亦博主之苦劳也。

如对代码有兴趣的请移步我的 Github：https://github.com/cyh24/multicpu。

如需转载，请附上本文链接，不甚感激！
http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49314709

multicpu

使用multicpu以后，你需要1个函数，就能够定义你程序运行时所需的CPU数量和每一个cpu占用的线程数量：

result = multi_cpu(process_job, jobs, cpu_num, thread_num)

cpu_num: 使用的CPU数量.
thread_num: 每一个cpu占用的线程数量.

重点是，代码只有60行不到，你可以很轻松的浏览源码。

安装指南

multicpu 可以直接使用pip就能够安装了

pip install multicpu

或，你也能够用git clone下载源代码，然后用setup.py安装:

git clone git@github.com:cyh24/multicpu.git sudo python setup.py install

“Talk is cheap, show me your performance.”

由于源代码才60行不到，所以，你自己去看完全不会有卡住的地方，这里简单粗鲁地直接上代码：

如果你的程序是不是IO密集型

import time def process_job(job): time.sleep(1) return job jobs = [i for i in range(20)]

如果你的程序 IO密集型

import time def process_job(job): count = 100000000 while count>0: count -= 1 return job jobs = [i for i in range(20)]

没有使用任何多线程处理的方法：

import time if __name__ == "__main__": result = [] for job in jobs: result.append(process_job(job))

使用了python的线程池：

import time from concurrent import futures if __name__ == "__main__": result = [] thread_pool = futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) result = thread_pool.map(process_job, jobs)

使用multicpu：

import time from concurrent import futures if __name__ == "__main__": result = multi_cpu(process_job, jobs, 10, 1)

效果：

Function	Non-Thread	Multi-Thread(10)	multicpu(10,1)	multicpu(10,2)
IO	146.42 (s)	457.53 (s)	16.34 (s)	42.81 (s)
Non-IO	20.02 (s)	2.01 (s)	2.02 (s)	1.02 (s)

How Does it Work?

Feel free to read the source for a peek behind the scenes

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