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在 Python 中实现多核并行处理可以使用多种方法，如下所示：
- 使用
multiprocessing?？椋焊媚？樘峁┝舜唇ê凸芾斫痰墓δ埽梢允褂?Process类创建多个进程，并通过join()方法等待所有进程执行完毕。示例代码如下：
from multiprocessing import Process
def func():
# 在此处编写需要并行处理的代码
if __name__ == '__main__':
processes = []
for i in range(4):
p = Process(target=func)
processes.append(p)
p.start()
for p in processes:
p.join()
- 使用
concurrent.futures?？椋焊媚？樘峁┝烁呒兜牟⒎⒅葱泄δ埽梢允褂?ProcessPoolExecutor类创建一个进程池，并使用submit()方法提交任务到进程池中。示例代码如下：
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def func():
# 在此处编写需要并行处理的代码
if __name__ == '__main__':
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = [executor.submit(func) for _ in range(4)]
for future in futures:
future.result()
- 使用
joblib库：该库提供了简单易用的并行处理功能，可以使用Parallel函数创建一个并行处理的上下文，并在其中执行需要并行处理的函数。示例代码如下：
from joblib import Parallel, delayed
def func():
# 在此处编写需要并行处理的代码
if __name__ == '__main__':
Parallel(n_jobs=4)(delayed(func)() for _ in range(4))
以上是几种常见的实现多核并行处理的方法，可以根据具体需求选择合适的方法进行使用。
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正文完
