導入操作系統
導入系統
將多處理作為mp導入
導入時間
def MCS(輸入數據，中間數據):
#t1 = time.perf_counter()
左= 0
lp = 0
雖然正確:
lp = lp + 1
數據池=輸入數據+左
輸出數據= med * 0.05 *數據池/ (10000 + med)
output _ data = NP . where(output _ data & gt；數據池、數據池、輸出數據)
left =數據池-輸出數據
cri =(輸入數據-輸出數據)/輸入數據* 100
#print(lp，data_pool，output_data，cri)
如果cri & lt= 1:
破裂
t2 = time.perf_counter()
#打印(f '在{t2 - t1}秒內完成')
if __name__ == "__main__ ":
pool = mp。池(進程=5)
任務= []
對於np.linspace中的I(0.4，0.6，num = 10):
任務.追加([100，i])
t1 = time.perf_counter()
pool.starmap(主控站，任務)
#pool.apply_async(MCS，args=(100，0.4))
t2 = time.perf_counter()
#pool.join()
#pool.close()
對於np.linspace中的I(0.4，0.6，num = 10):
主控站(100，I)
t3 = time.perf_counter()
打印(在{t2 - t1}秒內完成)
打印(在{t3 - t2}秒內完成)
原因可能是只運行了壹個示例，
如圖，測試了10個例子，測試結果如下。
以15秒的成績完成。18856.888688886816
用時73.1936681799998秒
並行確實有壹定的加速作用。