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python map函数

function -- 函数,有两个参数 iterable -- 一个或多个序列 返回迭代器 map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数 [1, 4, 9, 16, 25] map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) [3, 7, 11, 15, 19] class map(object) | map(func, *iterables) --> map object | | Make an iterator that computes the function using arguments from | each of the iterables. Stops when the shortest iterable is exhausted. | | Methods defined here: | | __getattribute__(self, name, /) | Return getattr(self, name). | | __...

Python多进程并行编程实践:以multiprocessing模块为例

前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间,我们可以通过利用编程语言显式的说明计算中的不同部分如何再不同的处理器上同时执行来设计我们的并行程序,最终达到大幅度提升程序效率的目的。 众所周知,Python中的GIL限制了Python多线程并行对多核CPU的利用,但是我们仍然可以通过各种其他的方式来让Python真正利用多核资源, 例如通过C/C++扩展来实现多线程/多进程, 以及直接利用Python的多进程模块multiprocessing来进行多进程编程。 本文主要尝试仅仅通过python内置的multiprocessing模块对自己的动力学计算程序来进行优化和效率提升,其中: - 实现了单机利用多核资源来实现并行并进行加速对比 - 使用manager模块实现了简单的多机的分布式计算 本文并不是对Python的mul

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