python由于本身的特質，不能實現真正的多核并行運算，但是有一些第三方庫較好地模擬了在多核環境下的并行運算，例如pp包以及multiprocessing，那么哪種更能充分利用多核心呢？

這里我簡單做下對比，首先放上結論：multiprocessing是最優秀的。

在實測過程中，我的CPU是4核8線程，multiprocessing能充分利用多核運算優勢，使得每一顆CPU核心的負載基本相當，并且能夠在8個進程核心上負載相當，總體上占滿CPU性能，而pp包只能利用好4顆物理核心，對剩下的4個虛擬核心基本無視。

下面的示例代碼，供大家運行參考：

import multiprocessing

import time

import pp

def func(N):

sum = 0

for i in xrange(N):

sum += i

return sum

if __name__ == "__main__":

multiprocessing.freeze_support()

start = time.clock()

for i in xrange(200000):

sum = func(10000)

print ">> normal: ", time.clock()-start

start = time.clock()

pool = multiprocessing.Pool(processes=8)

jobs = []

for i in xrange(200000):

jobs.append(pool.apply_async(func, (10000, )))

pool.close()

pool.join()

print ">> multiprocessing: ", time.clock() - start

start = time.clock()

jobs = []

job_server = pp.Server()

job_server.set_ncpus(8)

for i in xrange(200000):

jobs.append(job_server.submit(func, (10000, )))

job_server.wait()

print ">> pp: ", time.clock() - start

job_server.print_stats()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python多线程库_Python多线程常用包对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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