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binux Dec 29, 2015
用 multiprocessing 之后 CPU 占满了吗？占满了就没得提升了，如果没有，要么你的程序不是 CPU 密集型，继续加大线程 /进程数，要么你用得不对。
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billgreen1 OP @binux 占满了， 55555~~~
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clino Dec 29, 2015 via Android
cython 之类的？
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helloworld00 Dec 29, 2015
先 profile 看到底哪最耗时，从你这么几句看不到代码很难说出什么方法
想办法有目的性的去优化代码, 数据结构，代码逻辑等 最后用 pypy |
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ericls Dec 29, 2015 via iPhone
CPU 密集用 pypy cython 多线程
IO 密集 用 异步 看看 GIL 也许有帮助 |
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ljdawn Dec 29, 2015
如果是 cpu 密集型的就没法子了．．．
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DuckJK Dec 29, 2015
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h4x3rotab Dec 29, 2015 via iPhone
mapreduce
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bookocean Dec 29, 2015
都不清楚你这个函数是干嘛的，怎么给意见呢
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9hills Dec 29, 2015
分析性能瓶颈，尝试优化，实在不行就用 C 重写相关部分
其实暴力的办法就是上多机并行处理 |
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Feiox Dec 29, 2015
其实。。。一个函数几十上百毫秒，已经算耗时大的了。。。。
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est Dec 29, 2015
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Aalen Dec 29, 2015
hadoop 啦~
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zhicheng Dec 29, 2015 via Android
Numpy
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pynix Dec 29, 2015
这耗时已经很长了好吧。。。。。
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ryd994 Dec 29, 2015 via Android
不要把函数直接挂给 multiprocessing
fork 的开销也不小的 正确的是写一个 wrapper ，让一个进程处理几十个 |
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m8syYID5eaas8hF7 Dec 29, 2015
用 C++写一下那个函数试试看（来自 python 初学者的建议）
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ethego Dec 29, 2015
为什么要开进程？这明显只要开线程就够了
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glogo Dec 29, 2015
multiprocessing + 协成，我是这样的， IO 密集型，性能是 multiprocessing + 线程的 5 倍
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asxalex Dec 29, 2015
尝试优化函数内部算法，数据结构吧
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