研究并行编程python

我想为LISTE，r，grid，pos[I，：]，h进程创建一个池，我在pos中，它在不同的文件中是变量，这个文件是ndarray[]，我必须在一个While循环之间的另一个文件中调用整个函数。但是这个代码给出了错误，如果我使用 如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'： 它将不会通过if uuu name uuuu=='uuuuu main uuuuuuu'：模块下方

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请告诉我怎么做，我还是有点难以理解你的问题。但我认为这就是你想要的：

您希望能够调用一个函数，该函数在给定r、grid、pos、h的情况下创建一个池。在pos上迭代，将其馈送到池中，然后返回结果。您还希望能够从不同的模块访问该功能。如果这是你的要求，你可以这样做：

async_module.py：

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这个：因为我在位置[-1]因为我在位置[-1]可能我遗漏了什么。。。不是pos[-1]不是pos[-1]谢谢dano的回答..仍然没有得到令人满意的结果。我可以拥有你的电子邮件id以便我可以发送整个代码给你以获得更好的主意..或者dhruvalraval@ymail.com只是在这个id上打电话给我。。

import multiprocessing
from multiprocessing import Pool
from source.RUN import*

def func(r,grid,pos,h):
    return r,grid,pos,h
    p = multiprocessing.Pool()  # Creates a pool with as many workers as you have CPU cores
    results = []


if __name__ == '__main__':
    for i in  pos[-1]<2:
    results.append(Pool.apply_async(LISTE,(r,grid,pos[i,:],h)))
    p.close()
    p.join()

for result in results:
    print('liste', result.get())

from multiprocessing import Pool

# Not sure where the LISTE function gets defined, but it needs to be in here.

def do_LISTE(*args):
    # args is a tuple containing (r, grid, pos[i, :], h)
    # we use tuple expansion (*args( to send each parameter to LISTE
    return LISTE(*args)

def async_process(r,grid,pos,h):
    return r,grid,pos,h
    p = multiprocessing.Pool()  # Creates a pool with as many workers as you have CPU cores
    results = p.map(do_LISTE, [(r,grid,pos[i,:], h) for i in pos[-1]<2])
    p.close()
    p.join()
    return results

from async_module import async_process

def do_async_processing():
    r = "something"
    grid = get_grid()
    pos = get_pos()
    h = 345
    results = async_process(r, grid, pos, h)

if __name__ == "__main__":
    do_async_processing()  # Make sure the entry point is protected by `if __name__ == "__main__":`.