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我有简单的 map-reduce 类型算法，我想在 python 中实现并利用多个核心。

我在某处读到，在 2.6 中使用本机线程模块的线程不使用多个内核。真的吗？

我什至使用 stackless python 实现了它，但是我遇到了奇怪的错误 [更新：快速搜索表明 stackless 不允许多个内核那么他们还有其他选择吗？

def Propagate(start,end):
print "running Thread with range: ",start,end
def maxVote(nLabels):
    count = {}
    maxList = []
    maxCount = 0
    for nLabel in nLabels:
        if nLabel in count:
            count[nLabel] += 1
        else:
            count[nLabel] = 1
    #Check if the count is max
        if count[nLabel] > maxCount:
            maxCount = count[nLabel];
            maxList = [nLabel,]
        elif count[nLabel]==maxCount:
            maxList.append(nLabel)
    return random.choice(maxList)        

for num in range(start,end):
    node=MapList[num]
    nLabels = [Label[k] for k in Adj[node]]
    if (nLabels!=[]):
        Label[node] = maxVote(nLabels)
    else:
        Label[node]=node

但是在上面的代码中，分配给标签的值，即字典中的更改丢失了。

上述传播函数用作 MicroThreads（即 TaskLets）的可调用函数

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使用标准库的多处理模块——它模仿threading模块的接口（以简化现有多线程代码的移植），并且可以充分利用您拥有的所有内核。线程和无堆栈都是单核（实际上，无堆栈是非抢占式的，因此对其进行编程与线程或多处理编程完全不同）。

于 2010-05-25T03:00:56.950 回答