python如何加速计算密集型任务2？

问题描述：

在python中，有一个函数，其功能是进行某种计算，需要传入一些参数，计算完成后传回结果，参数是a,b,c,d,分别从列表中取值，返回值是xx,yy,分别是一个列表，调用其一次大概要1s的时间，现在需要通过for循环调用其350次，保存每次调用结果（可能是合并成一个列表），腺癌要加速该代码？

使用 multiprocessing 模块：

from multiprocessing import Poolimport time​# 假设这是你的函数def compute(a, b, c, d):    # 这里是计算过程，我们假设计算需要1秒    import time    time.sleep(1)  # 模拟耗时的计算    xx = [a, b]    yy = [c, d]    return xx, yy​# 这是你的参数列表A = list(range(1, 351))  # 从1到350的整数列表B = [i * 2 for i in A]   # 假设B是A的两倍C = [i * 3 for i in A]   # 假设C是A的三倍D = [i * 4 for i in A]   # 假设D是A的四倍​# 将A, B, C, D组合成参数对params = [(a, b, c, d) for a, b, c, d in zip(A, B, C, D)]​# 使用 multiprocessing 的 Pool 来并行计算if __name__ == '__main__':    start_time = time.time()  # 记录开始时间​    with Pool(processes=4) as pool:  # 你可以根据你的 CPU 核心数来设置进程数        results = pool.starmap(compute, params)​    end_time = time.time()  # 记录结束时间​    # 合并结果    all_xx = [result[0] for result in results]    all_yy = [result[1] for result in results]​    # 打印结果的一部分以验证    print("First few xx:", all_xx[:5])    print("First few yy:", all_yy[:5])​    # 打印执行时间    print(f"Execution time: {end_time - start_time:.2f} seconds")

使用concurrent.futures模块：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutorimport time​​# 假设这是你要调用的计算密集型函数def compute(a, b, c, d):    time.sleep(1)  # 模拟计算过程    xx = [a, b]  # 模拟计算结果    yy = [c, d]  # 模拟计算结果    return xx, yy​​# 主函数def main():    start_time = time.time()​    # 参数列表    A = list(range(1, 351))    B = [i * 2 for i in A]    C = [i * 3 for i in A]    D = [i * 4 for i in A]    params = list(zip(A, B, C, D))  # 将四个列表组合成一个参数列表​    # 结果列表    results = []​    # 使用ProcessPoolExecutor创建进程池    with ProcessPoolExecutor() as executor:        # 使用executor.map并行执行函数        results = list(executor.map(compute, *zip(*params)))​    end_time = time.time()    print(f"Total time taken: {end_time - start_time} seconds")​    # 合并结果    all_xx = [result[0] for result in results]    all_yy = [result[1] for result in results]​    print(f"First few xx: {all_xx[:10]}")  # 打印前10个xx结果作为示例    print(f"First few yy: {all_yy[:10]}")  # 打印前10个yy结果作为示例​​if __name__ == "__main__":    main()

输出：

Total time taken: 88.80965089797974 secondsFirst few xx: [[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10], [6, 12], [7, 14], [8, 16], [9, 18], [10, 20]]First few yy: [[3, 4], [6, 8], [9, 12], [12, 16], [15, 20], [18, 24], [21, 28], [24, 32], [27, 36], [30, 40]]