streamlit 组建并行化

Streamlit是一个用于创建数据应用程序的Python库，它简化了将数据科学项目部署到Web的方式。在Streamlit中，并行化是一种优化技术，可以加速某些耗时的操作，比如数据处理、模型推理等，通过并发执行任务来提高性能。

Streamlit提供了一种叫做`st.experimental_run_v2()`的功能，它可以让你运行函数并在后台启动一个进程池，这个进程池可以帮助你并行地执行多个`streamlit.run()`实例。例如，你可以创建多个`st.spinner()`来显示进度条，然后每个进度条对应一个并行执行的任务。

import streamlit as st
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    futures = {executor.submit(process_function, arg): arg for arg in args}

    # 显示进度条
    for future in futures:
        result = future.result()
        # 更新UI...

在这个例子中，`process_function`是你要并行执行的函数，`args`是传递给它的参数列表。并行化有助于减少整体运行时间，特别是对于那些计算密集型的工作负载。