C# 我可以使用parallel.ForEach调用不同的函数吗？

我有一个运行的foreach循环。我正在研究并行函数。是否可以将以下代码转换为使用并行编程

int result ;
int counter;
foreach(DataRow dr in ds.Tables[0].Rows) {
    switch(dr["Gender"].ToString()) {
        case "Male":
            result = functionMale(dr["Gender"].ToString());
            counter += result;
            break;
        case "Female":
            result = functionFemale(dr["Gender"].ToString());
            counter += result;
            break;
        default:
            result = functionUnkown(dr["Gender"].ToString());
            counter += result;
            break;
    }
}

根据我所调查的情况，到目前为止我只有以下几点

Parallel.ForEach(ds.Tables[0].AsEnumerable(), dr => {
    var result = functionMale(dr["Gender"].ToString();
});

---

有什么想法吗？谢谢

当然，这是完全可能的。Parallel.ForEach在这个实例中除了线程之外没有任何特殊的魔力，所以它看起来就像这样：

ds.Tables[0].Rows.AsEnumerable().AsParallel().Sum(x =>
  {
       DataRow dr = x as DataRow;

       switch(dr["Gender"].ToString())
       {
           case "Male":
             // Stuff
           case "Female";
             // Stuff
           default:
             // Stuff
       }

       return counter;
  });

---

这应该聚合函数的所有值，因为加法是可交换的

您可以尝试这样一种更实用的方式：

var counter = 
    ds.Tables[0].AsEnumerable()
    .AsParallel()
    .Select( dr => {
        var gender = dr["Gender"].ToString();

        switch(gender) 
        {
            case "Male":
                return functionMale(gender);
            case "Female":
                return functionFemale(gender);
            default:
                return functionUnkown(gender);
        }
    })
    .Sum();

您可以使用AsParallel和Sum：

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PLINQ方法要简单得多，但这里要对答案进行四舍五入，您将如何使用Parallel.ForEach实现这一点

这就是它的工作原理。第一个lambda表达式初始化TPL分配的每个工人的本地小计箱。第二个lambda表达式对集合中的每个项执行一次，并更新本地小计bin。第三个lambda表达式将本地小计箱组合到最终合计箱中

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对聚合使用Parallel.ForEach和AsParallel的一个有趣的区别在于小计累加到最终值的方式。Parallel.ForEach在工作线程上执行此操作，因此需要线程安全操作interlocted.Add。AsParallel使用相同的分区策略，但会在调用线程上累积小计。

这里有一个指向C中并行环境中聚合的链接，它们确实具有这种依赖性；他正在汇总数据。用计数器代码更新；我的缺点是，我没有看到聚合。这就像是先在内部选择列表中的所有记录，然后选择sum函数吗？是的，但select是按原样调用的，因此它可能与上面的另一个答案（从SixLetterVariables）具有相同的性能配置文件。我有点困惑@戴夫也在做同样的事情。那么哪一个更快？@PankajGarg:我不知道，在实践中可能没有什么不同。在幕后可能完全一样。@sixlettervariables:这将减少处理时间？@MrM:这一切都取决于你有多少行，可计算的时间，每个性别计算所需的时间，有时并行化的工作负载并没有更快，有时甚至更慢。如果不尝试，你可能不会知道。

Func<string, int> calculateGender =
    gender =>
    {
        // nb: I don't know why you pass the gender to the method, but
        // I've left your intent as-is
        switch (gender)
        {
            case "Male":   return functionMale(gender);
            case "Female": return functionFemale(gender);
            default:       return functionUnknown(gender);
        }
    };

int counter = ds.Tables[0].AsEnumerable()
                          .AsParallel()
                          .Sum(dr => calculateGender(dr["Gender"].ToString()));

int counter = 0;
Parallel.ForEach(ds.Tables[0].AsEnumerable(),
  () => /* subtotal initializer */
  {
    return 0; 
  },
  (dr, state, subtotal) => /* loop body */
  {
    switch(dr["Gender"].ToString()) 
    { 
        case "Male": 
            subtotal += functionMale(dr["Gender"].ToString()); 
            break; 
        case "Female": 
            subtotal += functionFemale(dr["Gender"].ToString()); 
            break; 
        default: 
            subtotal += functionUnkown(dr["Gender"].ToString()); 
            break; 
    }
  },
  subtotal => /* subtotal accumulator */
  {
    Interlocked.Add(ref counter, subtotal);
  });