示例代码

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 这里是处理单个数据的过程
    return data * 2

# 待处理的数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

def normal_func():
    # 普通处理方式
    result = []
    for obj in data:
        result.append(process_data(obj)

    return result

def parallel_func():
    # 多进程处理方式
    pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
    result = pool.map(process_data, data)
    pool.close()
    return result

if __name__ == '__main__':
    result = normal_func()
    result = parallel_func()
    

multiprocessing.Pool 创建进程池, 传入的参数是要要使用的 CPU 内核数量, 直接用 cpu_count() 可以拿到当前硬件配置所有的 CPU 内核数.

pool.map 可以直接将处理后的结果拼接成一个 list 对象

应用在实际数据处理代码的效果对比:

• 普通处理方式, 用时 221 秒
  
• 多进程处理方式, 用时 39 秒, 节省了 82% 的时间