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from multiprocessing import Pool
def op1(data):
return [data[elem] + 1 for elem in range(len(data))]
data = [[elem for elem in range(20)] for elem in range(500000)]
import time
start_time = time.time()
re = []
for data_ in data:
re.append(op1(data_))
print('--- %s seconds ---' % (time.time() - start_time))
start_time = time.time()
pool = Pool(processes=4)
data = pool.map(op1, data)
print('--- %s seconds ---' % (time.time() - start_time))
与使用 for 循环相比,我使用 pool 的运行时间要慢得多。但是池不是应该使用 4 个处理器来并行计算吗?
最佳答案
简短回答:是,操作通常在可用核心(的子集)上完成。但是通信开销很大。 在您的示例中,与开销相比工作量太小。
如果您构建一个池,将构建多个worker。如果您随后指示 map
给定输入。发生以下情况:
现在拆分、通信和连接数据都是由主进程执行的过程。这些不能并行化。由于操作速度很快(O(n),输入大小为 n),开销具有相同的时间复杂度。
如此复杂,即使您拥有数百万个内核,也不会产生太大影响,因为传达列表可能已经比计算结果更昂贵。
这就是为什么您应该并行化计算量大的任务。不是简单的任务。与通信量相比,处理量应该大。
在您的示例中,工作微不足道:您将所有元素加 1。然而,序列化并不那么简单:您必须对发送给工作人员的列表进行编码。
关于python - 为什么多进程池比 for 循环慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45256953/
自己试试看: import pandas as pd s=pd.Series(xrange(5000000)) %timeit s.loc[[0]] # You need pandas 0.15.1
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