使用 Python 进程进行多处理

Question

我正在尝试使用“进程”将 Python 脚本修改为多进程。问题是它不起作用。在第一步中，按顺序检索内容（test1，test2）。在第二个中，它将被并行调用（test1 和 test2）。几乎没有速度差异。如果您单独执行这些功能，您会注意到不同之处。在我看来，并行化应该只需要最长的单个过程。我在这里错过了什么？

import multiprocessing
import time

def test1(k):
           k = k * k
           for e in  range(1, k):
                          e = e**k
def test2(k):
           k = k * k
           for e in  range(1, k):
                          e = e + 5 - 5*k ** 4000
if __name__ == '__main__':

           start = time.time()
           test1(100)
           test2(100)
           end = time.time()
           print(end-start)

           start = time.time()
           worker_1 = multiprocessing.Process(target=test1(100))
           worker_1.start()

           worker_2 = multiprocessing.Process(target=test2, args=(100,))
           worker_2.start()

           worker_1.join()
           worker_2.join()
           end = time.time()
           print(end-start)

我想补充一点，我检查了任务管理器，发现只使用了 1 个核心。 （4 个真正的核心仅 25% CPU => 1 个核心 100% 使用）

我知道 Pool Class，但我不想使用它。

感谢您的帮助。

更新

大家好， 带有“错字”的那个是不利的。对于那个很抱歉。 Bakuriu，谢谢你的回答。事实上，你是对的。我认为这是错字和太多的工作。 :-( 所以我再次更改了示例。对于所有感兴趣的人：

我创建了两个函数，在 main 的第一部分我依次运行了 3 次函数。我的电脑需要大约。 36 秒。然后我开始两个新进程。它们在这里并行计算它们的结果。作为一个小补充，程序本身的皮肤进程也计算了函数test1，这应该表明主程序本身也可以做一些事情。我得到 12 秒的计算时间。为了让互联网上的所有人都能理解，这是什么意思，我曾经在这里附上一张图片。 Task Manager

import multiprocessing
import time

def test1(k):
           k = k * k
           for e in  range(1, k):
                          e = e**k

def test2(k):
           k = k * k
           for e in  range(1, k):
                          e = e**k

if __name__ == '__main__':


           start = time.time()
           test1(100)
           test2(100)
           test1(100)
           end = time.time()
           print(end-start)


           start = time.time()
           worker_1 = multiprocessing.Process(target=test1, args=(100,))
           worker_1.start()

           worker_2 = multiprocessing.Process(target=test2, args=(100,))
           worker_2.start()

           test1(100)

           worker_1.join()
           worker_2.join()
           end = time.time()
           print(end-start)

Answer 1

您的代码是按顺序执行的，因为您没有将test1 传递给Process 的target 参数，而是将test1 的结果 传递给它！

你想这样做：

worker_1 = multiprocessing.Process(target=test1, args=(100,))

正如你在另一个电话中所做的那样不是：

worker_1 = multiprocessing.Process(target=test1(100))

此代码首先执行test1(100)，然后返回None 并将其分配给target，从而产生一个“空进程”。之后，您生成第二个执行test2(100) 的进程。因此，您按顺序执行代码，加上产生两个进程的开销。