Python 的'multiprocessing”和'concurrent.futures”如何并行化简单循环以提高性能？

并行化简单的 Python 循环：探索多处理选项

在高性能计算领域，并行化是一种用于加速的有效技术计算密集型任务的执行。本问题探讨了使用两种流行的多处理方法并行化简单 Python 循环的实际实现：多处理模块和并发.futures.ProcessPoolExecutor。

CPython 的全局解释器锁：警告

在深入研究具体方法之前，解决 CPython 实现的全局解释器锁很重要（吉尔）。 GIL 本质上禁止同一解释器中的不同线程并发执行 Python 代码。此限制意味着线程主要有利于 I/O 密集型任务，但不适用于 CPU 密集型工作负载。鉴于 calc_stuff() 函数名称表明 CPU 密集型操作，建议使用多个进程。

使用多处理模块进行多处理

多处理模块提供了一种简单的机制创建进程池。下面的代码演示了它的用法：

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

使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor进行多处理

或者，也可以使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor来实现进程并行化。此方法依赖于相同的多处理模块，确保相同的功能：

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

两种多处理方法都提供了一种轻松的方法来并行化 CPU 密集型工作负载，使它们成为提高 Python 代码效率的宝贵工具。

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