用python的multiprocessing多进程来计算1-100000000之和

多进程合适计算类。当计算结果很大的时候，采用多进程。我们将1到100000000分段，用多进程对每段进行求和。在将每段求和的结果汇集相加，就得到1到100000000的和了。

########## 用多进程计算1-100000000的和 ###########
from multiprocessing import Pool

def sum_nums(start,end):
 # 计算分段中的数据之和
 result = 0
 for i in range(start,end+1):
 result += i
 return result

def main():
 pool = Pool(8)
 n = int(1e4)
 r = range(0,10**8+1,n)
 # 以0开头，100000000结尾，步长n为10000。即结果为0,10000，20000,30000……
 results = []
 for j in zip([x+1 for x in r],r[1:]):
 # x+1 for x in r结果为1,10001,20001,30001……
 # r[1:]结果为10000,20000,30000,40000……个数比上面的少1个
 # 用zip函数，结果为（1,10000），（10001,20000），（20001,30000）……列表长度与最短的对象相同，即与r[1:]个数相同
 # 这样就把1-100000000分段了。
 s = pool.apply_async(sum_nums,j)
 # 此处j是一个元组，所以直接在apply_async括号里填j就行
 # 此处得到的结果是multiprocessing.pool.ApplyResult 这种形式，需要用get函数将返回结果的值取出
 results.append(s)
 sum_results = 0
 for res in results:
 sum_results += res.get()
 # 此处res.get()取出的值是int类型

 pool.close()
 pool.join()
 print(sum_results)

if __name__ == '__main__':
 main()

程序运行结果为5000000050000000，正确。

总结:

1. 求和用for循环和range函数搭配使用
2. 当数据很多时，选定分段的步长，然后将数据分段。此处用到的也是python最基本的list下标操作（r[1:]）和for循环
3. 用zip函数，它将对象中对应的元素打包成一个个元组，这样传递给我们的求和函数sum_nums,作为求和的数据开始值和结束值
4. 用进程池返回的不是int类型的值，我们需要用get()函数将返回的每个分段求和结果的值取出，再进行所有分段的值相加，最后得出1-100000000所有数据之和

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