python - 将独立循环分解为并行线程/进程的最简单，最简单的方法

我有一个密集的计算循环，我希望它们成为
由于它们是独立的，因此可以使用多核处理器来加速:
全部并行执行。最简单的方法是
Python？

让我们想象一下，这些计算必须在末尾求和。如何轻松地将它们添加到列表或float变量中？

感谢您的所有教学方法的答案，并使用python库； o)

最佳答案

根据我的经验，多线程可能不是加快速度的可行选择(由于Global Interpreter Lock)。

一个很好的替代方法是 multiprocessing 模块。根据您最终必须从一个过程传递到另一个过程的数据量，这可能行得通，也可能行不通。

另一个不错的选择是考虑使用 numpy 进行计算(如果还没有的话)。如果可以对代码进行矢量化处理，那么即使在单个内核上，您也应该能够实现显着的加速。根据您正在执行的操作以及numpy的构建，它甚至可以透明地将计算分布到多个内核中。

编辑这是使用multiprocessing模块执行简单计算的完整示例。它使用四个过程来计算从零到九的数字平方。

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)              # start 4 worker processes
    inputs = range(10)
    result = pool.map(f, inputs)
    print result

这只是一个简单的例子。鉴于f()的琐碎性质，这个并行版本几乎肯定会比串行计算同一事物慢。

关于python - 将独立循环分解为并行线程/进程的最简单，最简单的方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/6652124/