看完上面這篇文章就會了。說白了，要載入parallel包，再改寫一下自己的**就ok了。
#-----用乙個實力來演示 r 如何多執行緒計算
func
return(c(raw,n))
}使用者 系統 流逝
0.431 0.062 18.954
對1:100萬執行func函式，只用18.954秒就完成了。
#－－－我把結果用圖形展示（見圖一），圖還挺奇怪的，，，
library(ggplot2)
df=as.data.frame(res.df)
qplot(data=df,x=v1,y=v2)
圖一
圖二：看一下cpu使用率，可以看到有四個 r 的執行緒在跑，cpu使用率瞬間飆公升到近100%，心疼我電腦，，，
把parallel用在爬蟲程式，下面拿乙個爬蟲程式測試一下parallel效能如何
需要注意的是需要把載入包這個過程寫進函式裡，因為每個執行緒都需要載入包。
#--------方法1 迴圈
df system.time(
})使用者 系統 流逝
21.605 0.938 95.918
使用者 系統 流逝
0.155 0.122 32.674
顯然用parallel快很多，，，
爬下來的資料長這樣，，，是精華帖的一些資訊，，，
－－－－－－我是分割線－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
等部署完再寫遇到過哪些坑，，，，不過 肖楠：web scraping with r 這篇文章介紹了種種linux上r的各種好處
why linux?
• network performance & mem. management → faster
• better parallelization support → faster
• uni
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