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Python 中实现多核并行计算可以使用多种方法，以下是几种常见的方法：

1. 使用 multiprocessing 模块：multiprocessing模块提供了一个类似于 threading 模块的接口，但是它使用多个进程而不是多个线程。可以使用 Pool 类将任务分发给多个进程，每个进程独立运行。以下是一个使用 multiprocessing 的例子：

import multiprocessing
def worker(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = pool.map(worker, range(10))
print(result)

1. 使用 concurrent.futures 模块：concurrent.futures是 Python 3 中的一个标准库，它提供了高级的多线程和多进程接口。可以使用 ProcessPoolExecutor 类来实现多进程并行计算。以下是一个使用 concurrent.futures 的例子：

import concurrent.futures
def worker(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
result = executor.map(worker, range(10))
print(list(result))

1. 使用 joblib 模块：joblib是一个 Python 库，它提供了高级的并行计算接口。可以使用 Parallel 类将函数应用于一个可迭代的输入，并指定所需的并行度。以下是一个使用 joblib 的例子：

from joblib import Parallel, delayed
def worker(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
result = Parallel(n_jobs=4)(delayed(worker)(x) for x in range(10))
print(result)

以上是几种常见的方法，具体选择哪种方法取决于自己的需求和环境。不同的方法有不同的特点和适用场景，可以根据具体情况选择合适的方法。

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