我試圖在python中實現一種簡單的蠻力方法來使用內置庫函數搜索字符串模式。這是代碼from itertools import productfrom multiprocessing import Poolimport timeimport numpy as npchars=np.array(['a','b','c','d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'])password='cgbjfifac'min_length=1max_length=9def brute_force(): for length in range(min_length, max_length + 1): for p in product(chars, repeat=length): guess = ''.join(p) if guess == password: return guess在雙核 Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.30GHz 機器上花費了大約87 秒。我已經嘗試過在 python 中使用標準庫的多處理方法（即使用pool 和 map方法）；但它沒有提供任何加速。我們怎樣才能進一步提高這種方法的性能。（理想情況下，輸入的長度 >= 10）
2 回答
瀟湘沐
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我拿出 numpy 并刪除了 "".join ，加速了 ~ x3。
from itertools import product
from multiprocessing import Pool
import time
start_time = time.time()
chars=['a','b','c','d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
password=tuple('cgbjfifac')
min_length=1
max_length=9
def brute_force():
for length in range(min_length, max_length + 1):
for p in product(chars, repeat=length):
if p == password:
return p
brute_force()
print(time.time()-start_time)
慕尼黑8549860
TA貢獻1818條經驗 獲得超11個贊
這是代碼的稍微好一點的版本，使用多處理...
from itertools import product
from multiprocessing import Pool
import time
chars=['a','b','c','d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
password=tuple('cgbjfifac')
min_length=1
max_length=9
def parallel_brute_force(length):
for p in product(chars, repeat=length):
if p == password:
return p
tick=time.time()
with multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()) as p:
for v in p.imap_unordered(parallel_brute_force, range(min_length, max_length + 1):
result=v
print("Time :" + str(time.time()-tick) + " s")
print(result)
在 4 核 2.0GHz 機器上，時間從 23 秒減少到 17 秒 .. 1.3 倍改進！?。?/p>
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