python并行运行允许多个实例

Python并行运行指的是在同一时间内，可以同时执行多个Python程序的进程或线程。通过并行运行，可以提高程序的效率和运行速度，同时也增加了程蚂陆序的稳定性和可靠性。Python中有闷腊顷多种实现并行运行的方式，比如使用multiprocessing模块、threading模块、concurrent.futures模块等。这些模块提供了各种方式来运行不同的任务，如多进程、多线程、协程等，并提供了各种工具来管理并控制并行执行的多个实例。在使用并行运行时，需要注意局袭线程安全问题、资源竞争问题等，以确保程序的正确性和稳定性。

python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用，尤其厅洞允许输入多个可变参扮粗枯数非常简单实用。

本文总结整理了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现，可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架。

parallel.py

函数parallel的参数凳答定义顺序需要注意： 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数 。

定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果。

parallel_main.py

parallel函数使用注意点:

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