如何在python中为类函数并行运行for循环？

我有一个类

My_mechanism

，其中包含函数

velocity_params

，该函数将结果写入

csv

文件。我需要在某个范围内迭代，但迭代非常慢（一次只使用一个CPU核）。有没有办法加快这个过程？目前的代码大约需要10分钟来执行，最后，我需要迭代

myu机制（I，j，k，l，2）

中的所有

I，j，k，l

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您可以使用编译后的C模块（如numpy）进行繁重的数学计算，因为numpy将为您并行化向量操作，也可以利用导入的多处理库

import multiprocessing as mp

parallelism = 4

p = mp.pool(parallelism)

res = p.map(my_mechanism, [x for x in range(10,20)])

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虽然您需要以其他方式处理多个输入参数才能使用映射功能，但默认情况下只需一个。

通常写入csv文件需要很长时间。我建议您提前运行所有数据处理（这可以并行化），并在最后写入输出

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如果您想要更详细的答案，请更具体地说明您使用的csv书写器、您的数据等

如果您计划并行运行这些任务，请不要立即使用csv书写。收集所有要写入某个容器的数据，并将所有此容器写入末尾。您可以为每个

i

创建单独的容器。最好围绕您的CPU核心数管理线程数在哪里调用函数

m.velocity\u params（）

import multiprocessing as mp

parallelism = 4

p = mp.pool(parallelism)

res = p.map(my_mechanism, [x for x in range(10,20)])