Python 从dict上的for循环到多处理

我有一个4个pandas.DataFrame的字典，在这里我循环最后生成ML模型。 将流程并行化并同时生成4个模型会更有效

使用

多处理

或某些Dask功能（如带有Dask.DataFrame的multi-pd.DataFrame）的最佳方法是什么

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编辑：如果更智能的话，我可以将输入格式从dict更改为其他格式。

有关自定义工作负载的介绍性示例，请参阅。解决方案可能如下所示：

from dask import delayed, compute

out = [delayed(produce_ml_model)(df)
       for df in ready_df_dict.values()]

compute(out)

请注意，在调用

compute

时，您可以选择要使用的调度程序

from dask import delayed, compute

out = [delayed(produce_ml_model)(df)
       for df in ready_df_dict.values()]

compute(out)