Python多进程并行编程实践：以multiprocessing模块为例-低调大师

Python多进程并行编程实践：以multiprocessing模块为例

2018-03-15 645

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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python str.endswith

判断字符串是否以指定后缀结尾，如果以指定后缀结尾返回True，否则返回False suffix -- 该参数可以是一个字符串或者是一个元素。 start -- 字符串中的开始位置。 end -- 字符中结束位置。 endswith(...) S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise. With optional start, test S beginning at that position. With optional end, stop comparing S at that position. suffix can also be a tuple of strings to try.

2018-03-16

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