为什么生成一个进程会使计算 运行 快两倍？

Question

以下计算在我的 Precision 5520 上大约需要 10.4 秒：

import time
before = time.time()
sum = 0
for i in range(1, 100000000):
    sum += i
print(time.time() - before, sum)

在同一台笔记本电脑上，以下只需要 5.2 秒：

import multiprocessing as mp
import time

def foo():
    before = time.time()
    sum = 0
    for i in range(1, 100000000):
        sum += i
    print(time.time() - before, sum)

mp.Process(target=foo).start()

这个结果是一致的。事实上，即使我 运行 cpu_count 同时处理，它也成立（加速因子略小）。

那么，为什么生成一个进程会使计算 运行 快两倍？

Answer 1

不是让计算变快的过程，而是运行在一个函数中进行计算。这是因为 全局变量访问比使用 CPython 解释器的局部变量访问慢 。如果你在同一个过程中简单地 运行 foo()，那么计算时间也会减少两倍。这是一个例子：

import time

def foo():
    before = time.time()
    sum = 0
    for i in range(1, 100000000):
        sum += i
    print(time.time() - before, sum)

# Slow (8.806 seconds)
before = time.time()
sum = 0
for i in range(1, 100000000):
    sum += i
print(time.time() - before, sum)

# Fast (4.362 seconds)
foo()

注意覆盖 built-in 函数 sum 有点危险，因为它可能会破坏使用它的代码并导致奇怪的错误。