几种类方法的python并行执行

我创建了几个自定义类来转换数据帧，如下所示（简化版本）：

我现在要做的是并行执行这两个类方法。 我想应该是这样的：

import multiprocessing

df1 = class1(a)
pr1 = multiprocessing.Process(target=df1.transform)
df2 = class2(b)
pr1 = multiprocessing.Process(target=df2.transform, kwargs={'arg0' : x})
pr1.start()
pr2.start()
pr1.join()
pr2.join()

但是，在我执行这段代码之后

print df1.dataframe
print df2.dataframe

我观察到，根本没有进行任何转换。（尽管根据计算时间，调用pr1.start（）和pr2.start（）时确实发生了一些事情）

有人知道原因是什么吗？解决办法是什么

非常感谢：）

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p.s下一步将是“合并df1.dataframe和df2.dataframe”。所以我也想知道我是否需要另一个函数fun\u等待\u直到\u all\u process\u finished（），然后执行pd.merge（（df1.dataframe，df2.dataframe））

在我看来，使用模块是解决这个问题的最佳方法

为便于使用，您可以使用：

定义后，将装饰器添加到要线程化的函数/类方法中，如下所示：

@threaded
def transform(self):
  self.dataframe = (some dataframe computations)
  return self.dataframe

然后只需调用函数，就会自动创建一个线程：

c1 = class1(a)
c2 = class2(b)

c1.transform()
c2.transform()

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在我看来，使用模块是解决这个问题的最佳方法

为便于使用，您可以使用：

定义后，将装饰器添加到要线程化的函数/类方法中，如下所示：

@threaded
def transform(self):
  self.dataframe = (some dataframe computations)
  return self.dataframe

然后只需调用函数，就会自动创建一个线程：

c1 = class1(a)
c2 = class2(b)

c1.transform()
c2.transform()