在Python-3.x中使用最大CPU功率的多处理

Question

我正在研究由32亿个字符组成的人类基因组，我有一个需要在这些数据中搜索的对象列表。就像这样：

result_final=[]
objects=['obj1','obj2','obj3',...]

def function(obj):
    result_1=search_in_genome(obj)
    return(result_1)

for item in objects:
    result_2=function(item)
    result_final.append(result_2)

每个对象在数据中的搜索需要将近30秒，而我有几千个对象。我注意到，在连续地执行此操作时，只使用了7%的CPU和5%的RAM。在我搜索时，为了减少计算时间，我应该使用队列、线程或多处理进行并行计算。但对于非专家来说，它们似乎很复杂。有人能帮助我如何为python编写代码以运行10次同时搜索吗?是否有可能使python使用最大的可用CPU和RAM进行多处理？(我在windows 7上使用Python33，64 GH内存，COREI7和3.5GH CPU)

Answer 1

您可以为此使用multiprocessing模块：

from multiprocessing import Pool

objects=['obj1','obj2','obj3',...]

def function(obj):
    result_1=search_in_genome(obj)
    return(result)


if __name__ == "__main__":
    pool = Pool()
    result_final = pool.map(function, objects)

这将允许您在计算机上的所有可用CPU上扩展工作，因为进程不受GIL的影响。您不会希望运行比CPU可用的任务更多的任务。一旦您这样做，您实际上开始放慢速度，因为随后CPU必须不断地在进程之间切换，这会导致性能损失。

Answer 2

好的，我不确定您的问题，但我会这样做(注意，可能有更好的解决方案，因为我不是队列对象方面的专家)：

如果要多线程搜索：

class myThread (threading.Thread):

    def __init__(self, obj):

        threading.Thread.__init__(self)

        self.result = None

        self.obj = obj

    #Function who is called when you start your Thread
    def run(self)

        #Execute your function here
        self.result = search_in_genome(self.obj)




if __name__ == '__main__':

    result_final=[]
    objects=['obj1','obj2','obj3',...]

    #List of Thread
    listThread = []

    #Count number of potential thread
    allThread = objects.len()
    allThreadDone = 0

    for item in objects:

        #Create one thread
        thread = myThread(item)

        #Launch that Thread
        thread.start()

        #Stock it into the list
        listThread.append(thread)


    while True:

        for thread in listThread:

            #Count number of Thread who are finished
            if thread.result != None:

                #If a Thread is finished, count it
                allThreadDone += 1

        #If all thread are finished, then stop program
        if allThreadDone == allThread:
            break
        #Else initialyse flag to count again
        else:
            allThreadDone = 0

如果有人可以检查和验证这段代码，那就更好了。(对我的英语很抱歉)