并行化 Python 循环以提高效率
在 Python 中，并行化循环可以显着提高 CPU 密集型任务的性能。要并行化提供的循环（使用 calc_stuff 函数计算值并将结果累积在单独的列表中），有两种有效的方法：
方法 1：多处理
由于对于 Python 的全局解释器锁 (GIL)，使用多线程不会为 CPU 密集型任务带来好处。相反，多处理是更合适的选择。
使用多处理模块，您可以创建具有多个工作进程的进程池，如下所示：
pool = multiprocessing.Pool(4) # Create a pool with 4 worker processes out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))
map 函数发送每个项目在工作进程的范围迭代器中，收集返回的结果，并将它们解压到 out1、out2 和 out3 中
方法 2：Concurrent.futures Python 3.2
并行化循环的另一个方便的选项是使用 Concurrent.futures 模块，它提供了一个优化的接口来使用线程和进程池：
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as pool:
out1, out2, out3 = zip(*pool.map(calc_stuff, range(0, 10 * offset, offset)))此方法在幕后使用进程池，其行为与多处理方法类似。
两种方法都允许在不同输入上并行执行 calc_stuff 函数，从而加快 CPU 密集型循环的执行时间。
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