多个输入和输出，用什么并行化它？

Question

Pool.map() 只接受一个可迭代变量作为参数，这不是我的情况，我发现很难将它简化为一个可迭代变量。

mp.Process() 只允许我输出一个变量，这也不是我的情况，我的输出是在并行化中创建的 4 个地理数据框列表

我可以用什么函数（在 multiprocessing 中）并行化它？

Answer 1

您可以 zip 将多个 iterable 参数放在一起，然后调用 Pool.map 并将该结果作为单个 iterable 参数，在这种情况下，map 的 func 参数将是一个以 tuple 作为参数的函数，或者您可以调用 pool.starmap在这种情况下，starmap 的 func 参数将是一个接受 n 个参数的函数。

这演示了两种技术：

from multiprocessing import Pool

def worker_1(t):
    x, y, z = t # unpack
    ...

def worker_2(x, y, z):
    ...

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool()
    results_1 = pool.map(worker_1, zip(range(1, 101), range(2, 102), range(3, 103)))
    results_2 = pool.starmap(worker_2, zip(range(1, 101), range(2, 102), range(3, 103)))

多个输入和输出，用什么并行化它？

Multiple inputs and outputs, parallelize it using what?

python

multiprocessing

geopandas