Python 多进程输出比单进程慢

我正在运行这段代码，使用多个进程运行脚本似乎比通过单个进程运行要慢

我做错什么了吗

from time import time
numbers = [(1963309, 2265973), (2030677, 3814172),
           (1551645, 2229620), (2039045, 2020802)]
start = time()
results = list(map(gcd, numbers))
print(results)
end = time()


print('time is %.3f'%(end - start))

from multiprocessing import Pool


if __name__ == '__main__':
    start = time()
    with Pool(4) as p:
      print(p.map(gcd, numbers))
    end = time()
    #print('time is %.3f'%(end - start))
    print('Took %.3f seconds' % (end - start))

输出为

[1, 1, 5, 1]   # single process
time is 0.444
[1, 1, 5, 1]   #multi-processes
Took 0.751 seconds

---

多谢各位

这是多处理优势的一个坏例子。很明显，创建和启动每个进程的时间要比执行函数的时间长，所以速度会慢。如果你有一个非常耗时的函数，那么多处理是明智的，所以你把它放在单独的进程中。

这是多处理优势的一个坏例子。很明显，创建和启动每个进程的时间要比执行函数的时间长，所以速度会慢。如果你有一个非常耗时的函数，那么多处理是明智的，所以你把它放在单独的进程中。

你的时间安排是不公平的<代码>列表（映射（gcd，编号））是一个进程内操作，不会启动新进程

Pool

类表示工作进程池

---

相对于

list（map（…）

，

池

中有太多的事情在启动流程，启动一个新流程从直觉上来说比简单地执行

list（map（gcd，numbers））

要慢。这几乎就像比较大象和猎豹的速度

你的时机不公平<代码>列表（映射（gcd，编号））是一个进程内操作，不会启动新进程

Pool

类表示工作进程池

---

相对于

list（map（…）

，

池

中有太多的事情在启动流程，启动一个新流程从直觉上来说比简单地执行

list（map（gcd，numbers））

要慢。这几乎就像比较大象和猎豹的速度

谢谢。他们在“高效Python”中使用了类似的示例（但代码似乎已经过时，

来自concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

），作者通过多处理获得了更快的结果（几乎是2倍），所以我很困惑。如果列表中有4个元素，为什么只创建3个进程池？我在测试不同的进程，看看它有多大影响。我也试了4个。我会更新的。谢谢。他们在“高效Python”中使用了类似的示例（但代码似乎已经过时，

来自concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

），作者通过多处理获得了更快的结果（几乎是2倍），所以我很困惑。如果列表中有4个元素，为什么只创建3个进程池？我在测试不同的进程，看看它有多大影响。我也试了4个。我将更新。

time.time

的行为可能与您预期的不同，请改用。

time.time

的行为可能与您预期的不同，请改用。