分享一个简单易用的python并行模块【PP模块】
目前个人计算机大都是多核的，但是在运行python程序的时候会发现实际上只有一个核心（CPU）在跑代码，另外几个核心都在偷懒呢，如下图并行计算的目的是将所有的核心都运行起来以提高代码的执行速度，在python中由于存在全局解释器锁（GIL）如果使用默认的python多线程进行并行计算可能会发现代码的执行速度并不会加快，甚至会比使用但核心要慢！！！
一些并行模块通过修改pyhton的GIL机制突破了这个限制，使得Python在多核电脑中也能够有效的进行并行计算。PP（Parallel Python）模块就是其中一种。
pp模块是python的一个轻量级并行模块，能够有效提高程序运行效率，使用非常方便。
下面这段测试代码是计算从0到给定范围内所有质数的和，即计算0~100000，0~100100，... ，0~100700这8个范围内的所有质数的和：
import pp,time,math
def isprime(n):
"""Returns True if n is prime and False otherwise"""
if not isinstance(n, int):
raise TypeError("argument passed to is_prime is not of 'int' type")
if n < 2:
return False
if n == 2:
return True
max = int(math.ceil(math.sqrt(n)))
i = 2
while i <= max:
if n % i == 0:
return False
i += 1
return True
def sum_pimes(n):
"""Calculates sum of all primes below given integer n"""
return sum()
#串行代码
print("{beg}串行程序{beg}".format(beg='-'*16))
startTime = time.time()
inputs = (100000, 100100, 100200, 100300, 100400, 100500, 100600, 100700)
results = [ (input,sum_primes(input)) for input in inputs ]
for input, result in results:
print("Sum of primes below %s is %s" % (input, result))
print("用时:%.3fs"%( time.time()-startTime ) )
#并行代码
print("{beg}并行程序{beg}".format(beg='-'*16))
startTime = time.time()
job_server = pp.Server()
inputs = (100000, 100100, 100200, 100300, 100400, 100500, 100600, 100700)
jobs = [(input, job_server.submit(sum_primes, (input, ), (isprime, ),
("math", )) ) for input in inputs]
for input, job in jobs:
print("Sum of primes below %s is %s" % (input, job()))
print("用时:%.3fs"%( time.time()-startTime ) )
运行效果图：
由于楼主的电脑是伪4核（实际是2核，由于intel使用了超线程把它变成了4核的样子），因此效率只是提高了两倍，不过也还是不错了~
理论上你的电脑中实际有多少的个核心，通过并行计算就能提高多少被效率（实际的提高倍速会低一点）。
可以看到并行代码只是比串行代码多了几行，然而效率就翻倍了，看到这各位鱼油有木有动心呢{:5_97:}
下面就开始正式介绍这个模块了
一：安装
1.从官网下载对应版本的PP模块：http://www.parallelpython.com/content/view/18/32/
我的系统是Windows，python版本是3.4.4因此选择了下面这个版本
2.在解压目录下打开命令行，输入python setup.py install就自动开始安装了（就是这么简单{:5_97:} ）
二：使用
1.导入模块
import pp
2.开启服务
job_server = pp.Server()
#ncpus = 4 #可以自己指定使用的核心数
#job_server = pp.Server(ncpus) #创建服务
#默认为使用全部核心
3.提交任务
f1 = job_server.submit(func1, args1, depfuncs1, modules1)
#func1: 被并行执行的函数
#args1: func的参数，以元组的形式传入
#depfuncs1: 被func调用的函数，以元组的形式传入
#modules1: 函数执行需要调用的模块，以元组的形式传入
4.获取结果
r1 = f1()
下面根据之前的测试例子解释下pp模块的使用
子程序
math
def isprime(n):
if not isinstance(n, int):
raise TypeError("argument passed to is_prime is not of 'int' type")
if n < 2:
return False
if n == 2:
return True
max = int(math.ceil(math.sqrt(n)))
i = 2
while i <= max:
if n % i == 0:
return False
i += 1
return True
def sum_pimes(n):
return sum()
主程序
import pp
job_server = pp.Server()
inputs = (100000, 100100, 100200, 100300, 100400, 100500, 100600, 100700)
jobs = [(input, job_server.submit(sum_primes, (input, ), (isprime, ),
("math", )) ) for input in inputs]
for input, job in jobs:
print("Sum of primes below %s is %s" % (input, job()))
第1行：导入pp模块
第2行：开启pp服务，没有填参数表示使用全部核心进行计算
第3行：设定任务，即程序需要计算0~100000，0~100100，... ，0~100700这8个范围内的所有质数的和
第4行：是一个列表推导式，它的作用是将inputs中的值传递给sum_primes，并且执行job_server.submit函数。
在job_server.submit的参数：
- sum_primes为被并行执行的函数，注意这里不能写成sum_primes()
- (input,)为sum_primes的参数即100000，100100，...，100700。注意这里要以元组形式传入，而","是元组的标志，因此括号中的逗号不能漏了
- (isprime,)是sum_primes执行过程中需要用到的函数，以元组形式传入
- ("math",)是sum_primes或isprime函数中需要用到的模块，以元组形式传入
最后两行：执行完第四行后得到的jobs列表中的每个元素都是一个二元组即(input,func)的形式。这两行的意思就是循环调用func，并打印结果。（通过函数调用的方式获取并行计算结果）
到这里一个使用pp模块进行并行计算的代码就实现了（并行计算就是如此简单{:5_91:} ）。
随着任务的需求不同，代码量也会有所变化，不过基本过程就是以上四步。下面是我学习PP模块用到的一些资料（老规矩回复可见咯）
**** Hidden Message *****
刚学python，收藏起来备用{:5_109:} 之前只知道thread模块，涨见识了！ 强烈支持楼主，哈哈 不错 厉害啊！ {:5_106:} 感谢分享~~@ 就想问怎么收藏额，好东西 谢谢您了楼主 又学到新知识了！{:5_108:} 支持楼主，学习了 貌似很强大。小菜学习了 楼主，厉害！ 下俩看看！！~ ～风介～ 发表于 2016-4-26 23:28
之前只知道thread模块，涨见识了！
官方自己带的？ 支持楼主，学习了 我靠，你也是真的很聪明啊 不服不行 学些