使用Python的multiprocessing库来实现函数的并行化执行。具体实现方法是创建进程池,并使用map方法将参数传递给函数并并行执行。代码示例如下:
import multiprocessing
def func(x, y, z):
# 执行函数
pass
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建进程池
results = pool.starmap(func, [(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]) # 并行执行函数
pool.close()
pool.join()
上述代码中,func是需要并行执行的函数,x、y、z是该函数的三个参数。使用Pool的starmap方法将[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]传递给func并并行执行,其中(1,2,3)、(4,5,6)、(7,8,9)是func的三个不同参数组合。processes=4指定了使用4个进程来执行该函数。在执行完所有任务后,需要调用pool.join()方法来等待所有进程退出。