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一个函数，要使用不同的数据(data1, data2, .....data10000,...)，不涉及锁。
单个函数， func(data1)，耗时不大，也就几十到 100 毫秒左右，但是要运行的次数很多。
这样的程序应该怎样优化？
我试过 multiprocessing ，但是效果不大，感觉 multiprocess 对那种单个耗时很大的程序帮助比较大。
单个函数， func(data1)，耗时不大，也就几十到 100 毫秒左右，但是要运行的次数很多。
这样的程序应该怎样优化？
我试过 multiprocessing ，但是效果不大，感觉 multiprocess 对那种单个耗时很大的程序帮助比较大。
 | 1 binux 2015-12-29 07:14:23 +08:00 用 multiprocessing 之后 CPU 占满了吗？占满了就没得提升了，如果没有，要么你的程序不是 CPU 密集型，继续加大线程 /进程数，要么你用得不对。 |
 | 2 billgreen1 OP @binux 占满了， 55555~~~ |
 | 3 clino 2015-12-29 07:33:27 +08:00 via Android cython 之类的？ |
 | 4 helloworld00 2015-12-29 07:36:33 +08:00 先 profile 看到底哪最耗时，从你这么几句看不到代码很难说出什么方法 想办法有目的性的去优化代码, 数据结构，代码逻辑等 最后用 pypy |
 | 5 ericls 2015-12-29 08:08:39 +08:00 via iPhone CPU 密集用 pypy cython 多线程 IO 密集 用 异步 看看 GIL 也许有帮助 |
 | 6 ljdawn 2015-12-29 08:34:28 +08:00 如果是 cpu 密集型的就没法子了．．． |
 | 7 DuckJK 2015-12-29 08:40:02 +08:00 |
 | 8 h4x3rotab 2015-12-29 09:29:07 +08:00 via iPhone mapreduce |
 | 9 bookocean 2015-12-29 09:32:04 +08:00 都不清楚你这个函数是干嘛的，怎么给意见呢 |
 | 10 9hills 2015-12-29 09:46:51 +08:00 分析性能瓶颈，尝试优化，实在不行就用 C 重写相关部分 其实暴力的办法就是上多机并行处理 |
 | 11 Feiox 2015-12-29 10:12:55 +08:00 其实。。。一个函数几十上百毫秒，已经算耗时大的了。。。。 |
 | 12 est 2015-12-29 10:16:19 +08:00 |
 | 13 Aalen 2015-12-29 10:34:26 +08:00 hadoop 啦~ |
 | 14 zhicheng 2015-12-29 10:38:11 +08:00 via Android Numpy |
 | 16 pynix 2015-12-29 11:37:19 +08:00 这耗时已经很长了好吧。。。。。 |
 | 17 ryd994 2015-12-29 11:59:03 +08:00 via Android 不要把函数直接挂给 multiprocessing fork 的开销也不小的 正确的是写一个 wrapper ，让一个进程处理几十个 |
 | 18 m8syYID5eaas8hF7 2015-12-29 13:43:53 +08:00 用 C++写一下那个函数试试看（来自 python 初学者的建议） |
 | 19 ethego 2015-12-29 14:17:28 +08:00 为什么要开进程？这明显只要开线程就够了 |
 | 20 glogo 2015-12-29 19:50:58 +08:00 multiprocessing + 协成，我是这样的， IO 密集型，性能是 multiprocessing + 线程的 5 倍 |
 | 21 asxalex 2015-12-29 22:33:26 +08:00 尝试优化函数内部算法，数据结构吧 |
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