python 并行for

Python中的并行for循环可以通过多种方式实现，其中最常用的方式是使用`multiprocessing`模块或`concurrent.futures`模块。这些模块提供了一种简单而有效的方法来在多个处理器上并行执行for循环。

下面是使用`multiprocessing`模块实现并行for循环的示例代码：

import multiprocessing

def process_item(item):
    # 在这里处理每item的逻辑
    # ...

if __name__ == '__main__':
    items = [1, 2, 3, 4, 5]  # 要处理的数据列表

    # 创建一个进程池，根据CPU核心数量自动确定进程数
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 使用进程池的map方法来并行处理每个item
    pool.map(process_item, items)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

上述代码中，`process_item`函数是要在每个item上执行的逻辑。`items`列表包含了要处理的数据。通过创建一个进程池，并使用`pool.map`方法来并行处理每个item。

另一种方式是使用`concurrent.futures`模块中的`ThreadPoolExecutor`或`ProcessPoolExecutor`类来实现并行for循环。这两个类提供了更高级的接口，可以更方便地实现并行操作。

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