python - 将独立循环分解为并行线程/进程的简单且最简单的方法

Question

1. 我有一个密集计算循环，我希望它们是 使用多核处理器加速，因为它们是独立的: 全部并行执行。最简单的方法是什么 python ？
2. 让我们想象一下，这些计算必须在最后相加。如何轻松地将它们添加到列表或浮点变量中？

感谢您所有的教学回答和使用 python 库 ;o)

Answer 1

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)。

一个不错的选择是 multiprocessing模块。这可能会或可能不会很好地工作，具体取决于您最终必须从一个进程传递到另一个进程的数据量。

另一个好的选择是考虑使用 numpy用于您的计算(如果您还没有)。如果您可以矢量化您的代码，那么即使在单核上，您也应该能够实现显着的加速。根据您具体在做什么以及您构建的 numpy，它甚至可以透明地跨多个内核分配计算。

edit 下面是使用 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的平方。

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

这只是一个简单的说明。考虑到 f() 的微不足道的性质，这个并行版本几乎肯定会比串行计算相同的东西慢。