1. 先指定多进程或多线程

multi_work = Parallel(n_jobs=2, backend='multiprocessing')

其中：

backend="threading"时为线程
当n_jobs=-1时，使用所有的CPU执行并行计算；
当n_jobs=1时，就不会使用并行代码，即等同于顺序执行，可以在debug情况下使用；

2. 指定并行/多线程需要执行的任务

使用的格式是：

# 这是三个任务，格式是[ 函数名, [参数列表], {参数列表} ]
task1 = [add_func, [2, 3], {}]  # 计算2+3
task2 = [add_func, [4], {'y': 5}]  # 计算4+5
task3 = [add_func, [], {'x': 1, 'y': 100}]  # 计算1+100

3. 最后递交给cpu即可

result = multi_work([task1, task2, task3])
print(result)

完整案例

from joblib import Parallel
import osdef add_func(x, y):print("当前进程：", os.getpid(), " 父进程：", os.getppid()) # 打印当前的进程ID与父进程IDreturn x + yif __name__ == '__main__':multi_work = Parallel(n_jobs=2, backend='multiprocessing')  # 创建一个多线程/多进程的辅助类# backend="threading"时为线程# 当n_jobs=-1时，使用所有的CPU执行并行计算；# 当n_jobs=1时，就不会使用并行代码，即等同于顺序执行，可以在debug情况下使用；task1 = [add_func, [2, 3], {}]  # 计算2+3task2 = [add_func, [4], {'y': 5}]  # 计算4+5task3 = [add_func, [], {'x': 1, 'y': 100}]  # 计算1+100result = multi_work([task1, task2, task3])print(result)  # [5, 9, 101]

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还有更加简写的方法,也是通常见到的方式: from joblib import Parallel, delayeddef add_func(x, y):return x + yif __name__ ...
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joblib多线程、多进程学习案例（一）——一步步写多进程任务

文章目录

1. 先指定多进程或多线程

2. 指定并行/多线程需要执行的任务

3. 最后递交给cpu即可

完整案例

joblib多线程、多进程学习案例（一）——一步步写多进程任务相关推荐

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