Python Разработка | Web Backend, Парсинг & Telegram Bots. Пайтон программирование с нуля. Django, FastAPI и SQL. Уроки для начинающих и IT карьера. Coding.
Образование · 20 июля 2026 г.
Как ускорить вычисления в Python с помощью multiprocessing.Pool — 20 июля 2026 г. в 05:41:35.682
Как ускорить вычисления в Python с помощью multiprocessing.Pool Когда речь заходит о ресурсоемких задачах, которые нагружают ваш CPU, стоит обратить внимание на библиотеку multiprocessing, а именно на класс Pool. Он позволяет задействовать все доступные ядра процессора, автоматически распределяя задачи между ними. Вот простой пример: import math from multiprocessing import Pool # Генерируем список входных данных inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)] # Функция для вычислений def f(x): return len(str(math.factorial(x))) # Последовательное выполнение %timeit [f(x) for x in inputs] # Результат: ~1.44 сек # Параллельное выполнение p = Pool(4) # Создаем пул из 4 процессов %timeit p.map(f, inputs) # Результат: ~451 мс 👉 @BookPython