在 Python 中进行多处理以查找质数

Question

在 Python 3 我有这个任务，我需要使用多处理在区间[a,b]中找到质数。

让我们以间隔 [0,30] 为例，使用 3 个进程，我有三个间隔[ai,bi] ： [0.10] ， [10,20] ， [20,30]

这是我的代码：

import multiprocessing
import time
def isprime(num):
  if num > 1:
       for i in range(2, num):
            if (num % i) != 0:
               pass
       else:
           return num

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(3)
    start_time = time.perf_counter()
    result = pool.map(isprime, range(0,30))
    finish_time = time.perf_counter()
    print(f"Program finished in {finish_time-start_time} seconds")
    print(result)

   

这是预期的出口：

[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]

这就是我得到的：

[None, None, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

Answer 1

你有三个问题：

1. 您的isprime function 将隐式返回None for arguments <= 1 但否则将始终执行您的for语句的else子句并返回传递的参数。
2. 假设isprime将返回传递的参数（如果它是素数）或None （如果不是），那么您需要从isprime中过滤掉None返回值。
3. 您实际上并没有像您指出的那样通过将间隔分解为范围来解决问题。 我将在代码后的评论中解决这个问题。

import multiprocessing
import time

def isprime(num):
    if num < 2:
        return None
    for i in range(2, num):
         if (num % i) == 0:
            return None
    else:
        return num

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(3)
    start_time = time.perf_counter()
    result = list(filter(lambda x: x is not None, pool.map(isprime, range(0,30))))
    finish_time = time.perf_counter()
    print(f"Program finished in {finish_time-start_time} seconds")
    print(result)

印刷：

[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]

普通的留言

您的isprime function 可以大大改进（做一个更好的实施谷歌）。 例如：

def isprime(num):
    from math import sqrt, floor

    if num < 2: return None
    if num == 2: return num
    if num % 2 == 0: return None
    for d in range(3, floor(sqrt(num)) + 1, 2):
        if num % d == 0: return None
    return num

但是正如您所见，随着参数n的增加，主循环需要进行更多次迭代才能证明传递的参数是素数。

处理这个问题的方法是实现某种版本的Eraosthenes算法，它可以有效地生成一系列素数，然后您将传递给这个 function 一个范围内的数字，function 将返回所有的数字它在该范围内找到的素数。 当然，你会把你的初始range(0, 30)分成 3 个子范围的列表，即[range(0, 10), range(10, 20), range(20, 30)] ，这将是传递给您的map方法。

但是即使是标准的 Sieve 算法也必须开始生成以 2 开头的素数，因此即使您将参数range(10, 20)传递给它，function 也必须重复在参数range(0, 10)为被通过。

因此，多次调用isprime方法对于查找一系列素数而言效率不高，但 Sieve 算法从多处理实现中没有任何收获（多处理实际上会损害性能）。 解决此问题的最佳方法是使用非多处理 Sieve。