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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

Python时间处理完全手册

处理时间是工作中非常常见的操作,最基本的获取当前时间,格式化时间,计算两个时间差,时间戳转换等等. Python内置两个非常常用的时间处理库 time 和datetime,足以满足工作中的各种需求。 datetime 功能更加强大, time 库就较为简练一些。 两个库互补使用,所有问题迎刃而解。 官方文档Python2.7 datetime(https://docs.python.org/2/library/datetime.html?highlight=datetime#module-datetime) 和 time(https://docs.python.org/2/library/time.html?highlight=time#module-time) 注意:time 或者 datetime 库需要提前import WIK

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