如何為 python 中的 class function 並行運行 for 循環？

Question

我有一個 class My_mechanism ，其中包含 function velocity_params ，它將結果寫入csv文件。 我需要在某個范圍內迭代，但迭代非常慢（一次只使用一個 CPU 內核）。 有什么方法可以加快這個過程嗎？ 當前代碼執行大約需要 10 分鍾，最后，我需要迭代My_mechanism(i,j,k,l,2)中的所有i,j,k,l 。

from crankshaft import *
import multiprocessing
import time

initial_time = time.time()

for i in range(10,20):
    m = My_mechanism(i,50,20,14,2)
    try:
        m.velocity_params()
    except Exception:
        continue

print("Processing time : ",time.time()-initial_time,"s")

Answer 1

您可以使用已編譯的 C 模塊（例如 numpy）來進行繁重的數學計算，因為 numpy 將為您對導入的向量進行並行操作，或者您可以使用多處理庫。

import multiprocessing as mp

parallelism = 4

p = mp.pool(parallelism)

res = p.map(my_mechanism, [x for x in range(10,20)])

盡管您需要以其他方式處理多個輸入參數才能使用 map function，但默認情況下它只需要一個。

Answer 2

通常寫入 csv 文件需要很長時間。 我建議事先運行所有數據處理（這可以並行化）並在最后編寫 output。

如果您想要更詳細的答案，請更具體地了解您使用什么 csv 編寫器，您的數據是什么等