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。如果要并行执行python程序的某些部分，该怎么办？

该代码的结构可以认为是：

solve1(A)
solve2(B)

其中solve1和solve2是两个独立的功能。为了减少运行时间，如何并行而不是按顺序运行这种代码？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是两个独立的功能。那是我要平行的地方…

Answer 1

您可以使用多处理模块。对于这种情况，我可以使用一个处理池：

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常规工作的流程。由于未通过processes，它将为您计算机上的每个CPU内核生成一个进程。每个CPU内核可以同时执行一个进程。

如果要将列表映射到单个功能，请执行以下操作：

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

不要使用线程，因为GIL会锁定对python对象的所有操作。