如何并行化受 CPU 限制的 Python 循环以获得多核性能？

如何并行化 Python 循环以获得多核性能

问题：

对于 CPU -bound Python 循环，我们如何有效地并行化操作以利用多个的力量核心？

答案：

Python 解释器强制执行全局解释器锁 (GIL)，禁止同一解释器的线程并发执行 Python 代码。因此，对于 CPU 密集型任务，利用多个进程而不是线程会更高效。

与进程池的并行化：

Python 提供了两种创建进程池的简单方法:

• 多处理模块：

pool = multiprocessing.Pool(4)
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

此方法利用多处理模块并可以直接控制线程计数。但是，它可能容易受到交互式解释器中的问题的影响。

• Concurrent.futures.ProcessPoolExecutor:

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
    out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))

此方法采用并发.futures.ProcessPoolExecutor 并在多处理模块之上运行，提供类似的

两种方法都通过将循环迭代分配到单独的进程来实现并行化，从而显着提高 CPU 密集型计算的性能。

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