python - 如何在 Python 中进行并行编程？

Question

对于C++，我们可以使用OpenMP进行并行编程；但是，OpenMP 不适用于 Python。如果我想并行我的 python 程序的某些部分，我该怎么办？

代码的结构可以认为是:

solve1(A)
solve2(B)

其中solve1和solve2是两个独立的函数。如何并行运行这种代码而不是顺序运行以减少运行时间？代码是:

def solve(Q, G, n):
    i = 0
    tol = 10 ** -4

    while i < 1000:
        inneropt, partition, x = setinner(Q, G, n)
        outeropt = setouter(Q, G, n)

        if (outeropt - inneropt) / (1 + abs(outeropt) + abs(inneropt)) < tol:
            break
            
        node1 = partition[0]
        node2 = partition[1]
    
        G = updateGraph(G, node1, node2)

        if i == 999:
            print "Maximum iteration reaches"
    print inneropt

其中setinner和setouter是两个独立的函数。这就是我想要并行的地方......

Answer 1

您可以使用 multiprocessing模块。对于这种情况，我可能会使用处理池:

from multiprocessing import Pool
pool = Pool()
result1 = pool.apply_async(solve1, [A])    # evaluate "solve1(A)" asynchronously
result2 = pool.apply_async(solve2, [B])    # evaluate "solve2(B)" asynchronously
answer1 = result1.get(timeout=10)
answer2 = result2.get(timeout=10)

这将产生可以为您完成通用工作的进程。由于我们没有传递 processes，它会为您机器上的每个 CPU 内核生成一个进程。每个 CPU 内核可以同时执行一个进程。

如果您想将列表映射到单个函数，您可以这样做:

args = [A, B]
results = pool.map(solve1, args)

不要使用线程，因为 GIL锁定对 python 对象的任何操作。