Python 2.7 使用多处理并行化python中的嵌套循环

我有一个嵌套循环，在它下面，给定一个长度为

n

的长字符串

S

和一个长度为

m

的查询

Q

，检查

Q

是否是

S

的子串，并且

max\u error

有多少不匹配。由于外循环的每个迭代都是独立的，所以将其并行化以提高速度是有意义的（对吗？）

---

例如，如果

S=ATGGTC

，和

Q=TCCT

，以及

max_err=2

，那么

Q

是匹配的，因为

S

中的子字符串

TGGT

已经

修改了您的想法。也就是说，
pool.map（）
必须用更复杂的方法代替，因为您的函数需要更多的参数，而不仅仅是一个iterable参数。此外，使用函数依赖于返回值，这也需要在多处理中进行特殊处理

以下解决方案使用单独调用的
过程
对象实例和一个共享变量，该变量指示给定条件是否匹配：

from multiprocessing import Process, Value

def inner_loop(flag,S,Q,m,i,max_err):
    cnt = 0
    if flag.value == -1:
        for k in range(m):
            if S[i+k]!=Q[k]:
                cnt += 1
            if cnt>max_err:
                break
        if cnt<=max_err:
            flag.value = 1

def is_match_parallel(S,n,Q,m,max_err):
    flag = Value('i', -1)
    processes = []
    for i in range(0,n-m):
        p = Process(target=inner_loop, args=(flag,S,Q,m,i,max_err,))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes: p.join()
    return flag

分别返回1和-1
 马克斯·厄尔是什么？您能否提供输入和预期输出？为什么不使用更多的pythonic方法？@atru我添加了一个例子。谢谢！所以在这里我们要等到所有的过程都完成了，对吗？如果是，有没有办法在其中一个进程找到匹配项时立即停止其他进程？是的，我们正在等待：）我会考虑的，肯定有一个。这实际上是有道理的——我不确定它会在多大程度上像现在这样加快速度。可能是对于非常长的字符串-这是用于某些DNA处理还是字母是巧合？完成后，只有在尚未找到匹配项的情况下，处理才会进入
内循环中的循环。在没有循环的情况下快速完成函数不应该真的很耗时。让我知道这是如何工作的。我用一个大一点的字符串来测试它，以调用更多的进程，它工作得很好，但我没有计时。
def inner_loop(S,Q,m,i):
    cnt = 0
    for k in range(m):
      if S[i+k]!=Q[k]: cnt += 1
      if cnt>max_err: break
    if cnt<=max_err: return i
    return -1

def is_match_parallel(S,n,Q,m,max_err):
    inner_loop_1_par = inner_loop(S=S, Q=Q, m=m, i)
    result = []
    pool = multiprocessing.Pool()
    ## the following line is not probably right
    result = pool.map(inner_loop_1_par, range(n-m))
    for i in range(n-m):
        if result[i]!=-1: return i
    return -1

from multiprocessing import Process, Value

def inner_loop(flag,S,Q,m,i,max_err):
    cnt = 0
    if flag.value == -1:
        for k in range(m):
            if S[i+k]!=Q[k]:
                cnt += 1
            if cnt>max_err:
                break
        if cnt<=max_err:
            flag.value = 1

def is_match_parallel(S,n,Q,m,max_err):
    flag = Value('i', -1)
    processes = []
    for i in range(0,n-m):
        p = Process(target=inner_loop, args=(flag,S,Q,m,i,max_err,))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes: p.join()
    return flag

s = 'ATGGTC'
q = 'TCCT'

res = is_match_parallel(s, len(s), q, len(q), 2)
print res.value

res = is_match_parallel(s, len(s), q, len(q), 1)
print res.value