Multiprocessing (feat. python)

コンピュータの処理速度を向上させる方法の一つです.
仕事があるとき、一人で仕事をするか、それとも4人で同時に仕事をするかで、仕事の処理速度に明らかな違いがあります.
まず、マルチプロセッシングを使用していない場合を見てみましょう.
[コード]

import time

num_list = ['PR1','PR2', 'PR3', 'PR4']
start = time.time()

def count(name):
    for i in range(0, 100000000):
        a = 10 + 100
        
    print("finish : ",name)

for num in num_list:
    count(num)

print("time :", time.time() - start)

[結果]

finish :  p1
finish :  p2
finish :  p3
finish :  p4
time : 8.653742551803589

次に、マルチ処理されたコードを見てみましょう.
[コード]

import multiprocessing
import time

num_list = ['p1','p2', 'p3', 'p4']
start = time.time()

def count(name):
    for i in range(0, 100000000):
        a = 1+2
    print("finish : ",name)
    

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 4)
    pool.map(count, num_list)
    pool.close() # 병렬화 부분이 끝나면 나온다. 더 이상 pool을 통해서 새로운 작업을 추가하지 않을 때 사용.
    pool.join() # 프로세스가 종료될 때까지 대기하도록 지시하는 구문. 병렬처리 작업이 끝날 때까지 기다린다.

print("time :", time.time() - start)

ちなみに結果は人それぞれ.
[結果]

finish : finish :   p4p1

finish :  p3
finish :  p2
time : 2.5512523651123047

処理速度に明らかな差が認められた.

serial processing : 8.653742551803589

multi processing : 2.5512523651123047