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#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main(int argc, char *argv)
{
printf("> %f <\n", sqrt(pow(5, 2)));
return 0;
}
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#!/usr/bin/python
from sys import argv
from time import time
import psyco
psyco.full()
stop = int(argv[1])
def is_prim(x):
if x==2: return True
if not (x & 1): return False
n = 3
while n < (x**0.5):
if not x%n: return False
n += 2
return True
stamp = time()
while not is_prim(stop): stop -= 1
stamp=time()-stamp
print stop, '(', stamp, 'secs)'
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$ gcc -O3 -Wall -ansi -pedantic test.c
/tmp/ccGLyIIq.o: In function `is_prim':test.c:(.text+0x47): undefined reference to `sqrt'
/tmp/ccGLyIIq.o: In function `main':test.c:(.text+0xcd): undefined reference to `pow'
:test.c:(.text+0x1a1): undefined reference to `sqrt'
collect2: ld returned 1 exit statusCode: Alles auswählen
$ gcc -O3 -Wall -ansi -pedantic -lm test.c
Da hast du wohl recht... Allerdings ist es IMHO z.Z. so, das ein Programmiere keine Möglichkeiten hat sein Programm zu parallelisieren. Der einzige Weg ist es wohl ein Python Interpreter pro Prozessor/Core zu starten.BlackJack hat geschrieben:Ich weiss nicht ob sich das jeder der Diskutanten klar macht: Ein Programm kann nicht auf magische Weise mehrere Prozessoren/Kerne benutzen. Da muss der Programmierer immer etwas für tun.
)Das relevante ist aber das Paket python-mpi welches Teil von Scientific python ist (ganz recht, da kommt ein 404, leider), daneben gibt es noch pythonMPI (dito), pympi und pypar.Rebecca hat geschrieben:(mpichpython: Meinten Sie teppichpython? lampython: Meinten Sie baumpython?