ПостЕсли у вас есть ресурсоемкая задача для процессора и вы хотите использовать все доступные ядра, то multiprocessing.Pool …

Если у вас есть ресурсоемкая задача для процессора и вы хотите использовать все доступные ядра, то multiprocessing.Pool - это то, что вам нужно. Он создает несколько процессов и автоматически распределяет между ними задачи. Просто создайте пул с Pool(number_of_processes) и выполните p.map с списком входных данных. import math from multiprocessing import Pool inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)] def f(x): return len(str(math.factorial(x))) # Однопоточное выполнение %timeit [f(x) for x in inputs] # 1.44 s ± 19.2 ms per loop (...) # Параллельное выполнение с 4 процессами p = Pool(4) %timeit p.map(f, inputs) # 451 ms ± 34 ms per loop (...) Также можно не указывать параметр number_of_processes, по умолчанию он равен количеству ядер CPU в системе. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython