如何在 Python 中实现并行性：释放多核能力？

问题：在 Python 中拥抱并行

在 C 语言中，OpenMP 为并行编程提供了强大的支持。然而Python缺少这个方便的工具。我们如何在Python程序中实现并行性，特别是在独立函数需要并行化的场景中？

考虑以下代码结构：

<code class="python">solve1(A)
solve2(B)</code>

其中solve1和solve2是独立函数。目的是并行执行此代码，最大限度地减少执行时间。

让我们探索一下提供的代码片段：

<code class="python">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</code>

我们的目标是并行化 setinner 和 setouter 函数。

答案：通过多处理模块释放并行能力

多处理模块为 Python 中的并行编程提供了强大的解决方案。它允许我们生成多个可以同时执行任务的进程，利用多个 CPU 核心的处理能力。

对于提供的代码，可以使用处理池。其实现方式如下：

<code class="python">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)</code>

此代码片段创建一个进程池，该进程池将异步执行solve1 和solve2 函数。每个CPU核心可以同时执行一个进程，有效减少执行时间。

并行化任务的另一种方法是使用map函数：

<code class="python">args = [A, B]
results = pool.map(solve1, args)</code>

这种方法将solve1函数应用于args 列表中的每个元素都是并行的。

但是，需要注意的是，线程不应该用于 Python 中的并行编程。这是因为 GIL（全局解释器锁）阻止多个线程同时执行 Python 字节码，从本质上否定了并行性的任何潜在好处。

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