Python中的并行處理對多核處理器的利用效率如何

Python中的并行處理可以利用多核處理器的計算能力，從而提高程序的執行效率。通過使用multiprocessing模塊，我們可以創建多個進程，每個進程運行在不同的核心上，從而實現并行處理。

以下是一個簡單的示例代碼，展示了如何使用multiprocessing模塊來利用多核處理器：

import multiprocessing
def worker(num):
    """工作函數，模擬一些計算任務"""
    print(f'Worker {num} is working...')
    # 在這里執行實際的任務
if __name__ == '__main__':
    # 獲取系統中可用的核心數量
    num_cores = multiprocessing.cpu_count()
    print(f'Number of cores: {num_cores}')
    # 創建一個進程池，大小等于核心數量
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_cores)
    # 啟動多個進程，每個進程執行worker函數
    pool.map(worker, range(num_cores))
    # 關閉進程池，等待所有進程完成
    pool.close()
    pool.join()

在這個示例中，我們首先導入了multiprocessing模塊，然后定義了一個名為worker的工作函數，該函數模擬了一些計算任務。在主程序中，我們獲取了系統中可用的核心數量，并創建了一個進程池，其大小等于核心數量。接著，我們使用pool.map()方法將worker函數應用到一系列數字上，這些數字的范圍是從0到核心數量減1。最后，我們關閉進程池并等待所有進程完成。

通過這種方式，我們可以充分利用多核處理器的計算能力，提高程序的執行效率。