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Python MultiProcessing 使用心得

由于 GIL 的缘故,Python 下计算密集型并行一般推荐使用进程并行,如 multiprocessing。但是 multiprocessing 的使用中实在是有很多 tricky 的地方,不小心就会掉坑里。说到底,主要还是因为对它的具体实现机制不够了解。以下是个人使用中总结的一些心得,主要关注进程池和共享内存。

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Cython 与 Numpy 数组

虽然Python常因速度问题被人诟病,但实际科学计算应用时Numpy大部分场合下可满足性能要求。必要情况下,将程序中的热点用Cython重写能极大地提高运行速度。那么问题来了,需要与Cython模块外的Numpy数组互动怎么办最好?让我们来看看如何在 Numpy数组 与 C 动态数组间转换。

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