Python 并行调用map的最简单方法？

嘿，我有一些Python代码，它基本上是一个带有播放器对象的世界对象。在某一点上，所有玩家都了解了世界的现状，需要返回一个动作。玩家所做的计算是独立的，只使用各自玩家实例的实例变量

while True:
    #do stuff, calculate state with the actions array of last iteration
    for i, player in enumerate(players):
        actions[i] = player.get_action(state)

---

为循环并行运行内部

的最简单方法是什么？或者这是一个比我想象的更大的任务吗？
最直接的方法是使用（它的工作原理与
映射
）：

但是请注意，这使用了多个进程。在Python中无法执行多线程处理，原因是

通常，并行化是通过线程完成的，线程可以访问程序中的相同数据（因为它们在同一进程中运行）。要在进程之间共享数据，需要使用IPC（进程间通信）机制，如管道、套接字、文件等，这会消耗更多资源。此外，生成进程比生成线程慢得多

其他解决办法包括：


矢量化：将算法重写为向量和矩阵的计算，并使用硬件加速库执行
使用另一个没有GIL的Python发行版
用另一种语言实现并行代码并从Python调用它

当您必须在进程/线程之间共享数据时，会出现一个大问题。例如，在代码中，每个任务都将访问
操作
。如果您必须共享状态，欢迎使用，这是一项更大的任务，也是软件中最难正确完成的任务之一。
除了使用
多处理
？@IgnacioVazquez Abrams我问过关于在IRC（freenode#python）上只使用多处理模块的池对象及其映射函数，他们告诉我这并不容易。如果您想提供一个简短的工作示例，说明您是如何想象自己真的会在这方面有所帮助的——如果您的代码已经在工作，并且您通过分析发现这一点是一个瓶颈，那么您应该担心如何使这一点并行。否则，您可能会因为一些您可能根本不需要的东西而过早地进行优化。请看一下joblib，它的名称与简单的映射非常相似，谢谢！使用多个进程有什么不好的地方？多个进程也需要将全局数据放在其他进程中，除非您显式地同步这些数据，否则这些数据将发生分歧。如果没有全局数据要由这些函数检查（并且没有大的数据结构要传递给它们），多个进程将为您工作。在这种情况下，您甚至可以使用“lelo”：@jsbueno有没有办法防止每个进程复制例如World对象？实际上，每个进程只需要一个玩家对象实例和传递的参数来获取_action，不需要访问其他玩家对象或世界对象，我想如果每个进程只复制整个环境，这将是一个开销。防止这种情况发生的唯一方法是采用其他解决方案吗？一种“用另一种语言实现并行代码”的好方法是使用Cython作为“其他语言”—您可以编写主要是Python的代码并手动释放GIL—在这种情况下，您可以使用线程并利用并行性。
import multiprocessing
pool = multiprocessing.Pool()

def do_stuff(player):
    ...  # whatever you do here is executed in another process

while True:
    pool.map(do_stuff, players)