与非池相比，共用进程速度较慢

Question

我是python的新手，我试图对一个应用程序使用多处理。 我实际上有一个非常简单的乘法程序，我试图异步生成并行进程来计算一系列数字的乘法。当我尝试不合并时，这个时间至少是原来的两倍甚至四倍。我不确定这种行为的原因是什么。

我使用Python 2.7.1

Non-Pool.py

#!/usr/bin/python 

import time 

def f(x): 
     return x*x 

st = time.time() 
t = 10000000 
f(t) 
map(f, range(t)) 

et = time.time() 
tt = (str((et-st)%60)+'--'+str((et-st/60))) 

print tt 

Pool.py

#!/usr/bin/python 

from multiprocessing import Pool 
import time 

def f(x): 
     return x*x 

st = time.time() 
t = 10000000 

if __name__ == '__main__': 
    pool = Pool(processes=4)    # start 4 worker processes 
    result = pool.apply_async(f, [t]) # evaluate "f(10)" asynchronously 
    result.get(timeout=1)   # prints "100" unless your computer is *very* slow 
    pool.map(f, range(t))   # prints "[0, 1, 4,..., 81]" 

et = time.time() 
tt = (str((et-st)%60)+'--'+str((et-st/60))) 

print tt 

exit(0) 

执行时间：（格式>>分 - 秒）

Macha-MacBook-Pro:Downloads me$ ./nonpool.py 
2.03456997871--1352551406.28 
Macha-MacBook-Pro:Downloads me$ ./pool.py 
4.69528508186--1352551417.28 

Answer 1

您可能会检查例如，python prime crunching: processing pool is slower? - 设置处理池的开销很高，但在参数和结果中发送和接收单个整数也是如此。