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我编写了一个类似于 shazam 应用程序的 python 脚本。它捕获 15 秒的音频，然后尝试猜测它对应于数据库中的哪首歌。我已经将我们的歌曲数据库（一个字典字典，其中每个键代表歌曲名称）存储为一个 pickle 文件，称之为 song_db.p，因为创建数据库实际上需要几个小时，大约 100 首歌曲。当我运行我的“Shazam 应用程序”时，这些是步骤：

  1. 当用户希望开始记录 15 秒样本时，他按下回车键。
  2. 完成后，我解开我的数据库。
  3. 然后我调用一个guess_song 函数来尝试猜测这首歌。

第 2 步大约需要 45 秒才能完成。不是很好！我想做的是在用户运行程序或在录制的同时开始解压我的数据库（至少会节省 15 秒，因为这是录制长度），因为两者是独立的。我如何在后台进程中运行 unpickling 函数，该进程将与录制歌曲以及我的 main 函数中的任何函数一起运行，但我不想在 unpickling 完成之前调用guess_song。

这是我编写的代码，它使我得到了大约 5-10 秒的提升，但我与录制并行运行（不是真正在后台）。我想我肯定能做得比这更好。

from multiprocessing import Process

def run_in_parallel(*fns):
    proc = []
    for fn in fns:
        p = Process(target=fn)
        p.start()
        proc.append(p)
    for p in proc:
        p.join()

我在我的主要功能中将其称为：

    run_in_parallel(recording_file = record_song(), song_db = get_db())

其中 record_song() 是不言自明的，而 get_db 执行数据库的 unpickling。

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