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对于CPU密集型的程序，可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类，通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。
4、 针对循环的优化
每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而，开发者经常漏掉的一个方法是：避免在一个循环中使用点操作。例如，考虑下面的代码：
每一次你调用方法str.upper，Python都会求该方法的值。然而，如果你用一个变量代替求得的值，值就变成了已知的，Python就可以更快地执行任务。优化循环的关键，是要减少Python在循环内部执行的工作量，因为Python原生的解释器在那种情况下，真的会减缓执行的速度。
除了上面在ipython使用到的timeit模块，还有cProfile。cProfile的使用方式也非常简单：python–m cProfile filename.py，filename.py是要运行程序的文件名，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，然后可以有针对性地优化。
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