⚡ Comment paralléliser vos tâches avec multiprocessing en Python 🚀
Lorsque vous traitez des volumes de données importants ou des calculs lourds, la parallélisation peut considérablement accélérer vos performances. Avec le module multiprocessing, vous pouvez exécuter plusieurs processus en parallèle et ainsi réduire le temps d’exécution de vos tâches.
Exemple : Comment utiliser multiprocessing.Pool() pour paralléliser des calculs simples.
import multiprocessing
def square(x):
return x * x
if __name__ == « __main__ »:
with multiprocessing.Pool() as pool:
results = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
print(results)
👉 Grâce à multiprocessing, chaque processus s’exécute indépendamment, permettant d’exploiter plusieurs cœurs de votre processeur et d’améliorer considérablement les performances.
Utilisez-vous la parallélisation dans vos projets Python ? ⚙️
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