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使用joblib包，导入：from joblib import Parallel

1. 先指定多进程或多线程

multi_work = Parallel(n_jobs=2, backend='multiprocessing')

其中：

• backend="threading"时为线程
• 当n_jobs=-1时，使用所有的CPU执行并行计算；
• 当n_jobs=1时，就不会使用并行代码，即等同于顺序执行，可以在debug情况下使用；

2. 指定并行/多线程需要执行的任务

使用的格式是：

# 这是三个任务，格式是[ 函数名, [参数列表], {参数列表} ]
task1 = [add_func, [2, 3], {}]  # 计算2+3
task2 = [add_func, [4], {'y': 5}]  # 计算4+5
task3 = [add_func, [], {'x': 1, 'y': 100}]  # 计算1+100

3. 最后递交给cpu即可

result = multi_work([task1, task2, task3])
print(result)

完整案例

from joblib import Parallel
import os


def add_func(x, y):
    print("当前进程：", os.getpid(), " 父进程：", os.getppid()) # 打印当前的进程ID与父进程ID
    return x + y


if __name__ == '__main__':
    multi_work = Parallel(n_jobs=2, backend='multiprocessing')  # 创建一个多线程/多进程的辅助类
    # backend="threading"时为线程
    # 当n_jobs=-1时，使用所有的CPU执行并行计算；
    # 当n_jobs=1时，就不会使用并行代码，即等同于顺序执行，可以在debug情况下使用；
    task1 = [add_func, [2, 3], {}]  # 计算2+3
    task2 = [add_func, [4], {'y': 5}]  # 计算4+5
    task3 = [add_func, [], {'x': 1, 'y': 100}]  # 计算1+100
    result = multi_work([task1, task2, task3])
    print(result)  # [5, 9, 101]