Parallel processing python中的For循环并行

我正在用python进行并行化。。我有一个大的计算需要并行。 起初我有一个大的for循环for（例如1000个粒子），所以我的过程不是独立的，我需要独立的过程来使它并行。所以我把for循环分成2个for循环计算出了500500个粒子，我需要在两个不同的核（处理器）上并行运行这两个独立的循环，这可能吗？ 如果是，那怎么办？请分享一些指导

for i in particle1
   some processes
   ......

 print ( something)

第二环路

for i in particles2
    someprocess....

print (something1)

现在我想把这两个不同的过程结合起来

所以

 print (something + something1)

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这是我非常想做的。。请分享想法。

有两种可能——多线程和多处理。多线程处理更方便，因为它允许您在所有工作线程之间自动共享全局状态，而不是显式地传递全局状态。但是在Python中，一种叫做“全局解释器锁”（GIL）的东西使得多个线程实际上很难并行工作；它们往往会相互阻塞，一次只有一个线程在工作。多处理需要更多的设置，并且您必须显式地四处传输数据（这可能会很昂贵），但在实际使用多个处理器时更有效

concurrent.futures

模块可以利用多线程和多处理，从而实现基于任务的并行性。这可能会让你的头脑变得复杂，但一旦你做到了，这是编写多处理器代码的最有效的方法

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最后，如果for循环对一组数据执行相同的数学运算，则应该查看

numpy

，并对数据进行矢量化。这是最困难的方法，但它也会给你最好的性能。

谢谢你的回答，但我使用了多处理，但我必须在不同的核心中定义我的2个进程，我不知道，你能给我一些例子，我的for循环，如何划分它，如果可能的话。。