我在python中进行并行化工作..我有大量的计算需要并行。 起初我有很大的for循环（例如1000个粒子）所以我的过程不是独立的，我需要独立的过程来使它并行。所以我将FOR循环划分为2个FOR循环计算了500个，500个粒子......我需要在两个不同的核心（处理器）上运行这两个独立的循环......那么可能吗？ 如果是的话怎么样？请分享一些指导..
for i in particle1
some processes
......
print ( something)
第二次循环
for i in particles2
someprocess....
print (something1)
现在我想在结合
这两个不同的过程所以......
print (something + something1)
这我是exatclty想做...请分享想法..
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有两种可能性 - 多线程和多处理。多线程更方便，因为它允许您在所有工作线程之间自动共享全局状态，而不是显式传输它。但是在Python中，有一种称为＆＃34;全局解释器的锁定＆＃34; （GIL）使多个线程难以并行实际工作;他们往往会被阻挡在一起，只有一个线程实际上一次工作。多处理需要更多的设置，你必须明确地传输数据（这可能很昂贵），但它在实际使用多个处理器时更有效。
concurrent.futures模块可以利用多线程和多处理，从而为您提供基于任务的并行性。这可能很棘手，但是一旦你这样做，它就是编写支持多处理器的代码的最有效方式。
最后，如果你的for循环对一堆数据进行相同的数学运算，你应该研究numpy，并对你的数据进行矢量化。这是最困难的方法，但它也会给你最好的表现。