Karpov 7.3, 9.1, 9.2#295
Conversation
| thread.start() | ||
| for thr in threads: | ||
| thr.join() | ||
| print(f"Многопоцессорность: {time.time() - start_thr}") No newline at end of file |
There was a problem hiding this comment.
if name == 'main':
start_pro = time.time()
processes = []
for i in range(3):
pro = multiprocessing.Process(target=find_primes, args=(begin[i], finish[i]))
processes.append(pro)
pro.start()
for p in processes:
p.join()
print(f"Многопроцессорность: {time.time() - start_pro} сек.")
There was a problem hiding this comment.
Добавил. Невнимательно вчитался в задание.
There was a problem hiding this comment.
Все-таки было бы интересно посмотреть на код мультипроцессинга вписанный в t9_1.py, т.к. там есть важные нюансы. Также нужен аргументированный вывод, какой из способов решения данной задачи лучше и почему?
There was a problem hiding this comment.
В моем примере время обработки информации, с помощью распараллеливания потоков (3.99), оказалось меньше, чем при последовательном выполнении (4.40) и при многопроцессорности (4.64).
There was a problem hiding this comment.
Вот мне потому и интересно посмотреть, как ваш код в файле выглядит. Т.к. если вы допишете код с процессами в тот же файл даже под прикрытием if __name__ == "main", код, лежащий вне этого условия (я имею в виду код с потоками и последовательное выполнение), выполнится и в дочерних процессах тем самым увеличивая время работы процессов и приводя вас к сомнительному выводу.
2 participants
No description provided.