我编写了一个python代码来执行遗传算法优化，但它太慢了。我想知道如何在并行模式下运行相同的多个CPU？
为了更清楚，我的代码将调用另一个python代码，比如100个一个接一个地调用，我想在4个CPU之间划分它。因此每个CPU解决了外部python代码的25倍。从而提高速度。 如果有人可以帮助我，我们非常感激吗？
提前致谢！
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有几个软件包为python2提供并行计算。我是一个名为pathos的软件包的作者，它提供了几个并行后端的并行计算，并为它们提供了一个通用的API。 pathos为多进程，多线程，并行套接字，MPI并行以及与调度程序和ssh的交互提供并行管道和映射。 pathos依赖于多个软件包，如果您不想要所有不同的选项，可以选择这些软件包。
pathos使用：pyina，后者又使用mpi4py。 mpi4py提供了对MPI的绑定，但是您无法通过python运行代码＆＃39; ...您需要运行任何用于运行MPI的代码。 pyina使您可以从普通python运行mpi4py，并与调度程序进行交互。另外，pyina使用dill，它可以序列化大多数python对象，因此您更能够跨进程发送所需内容。
pathos提供multiprocessing的分叉，与dill和pyina配合得很好。使用两者可以使您能够进行分层并行竞争 - 例如启动MPI并行，然后生成多进程或多线程并行。
pathos也使用ppft，它是pp（并行Python）的分支，它提供跨套接字的并行计算 - 这意味着您可以跨多个连接并行映射机等。
pathos还有其他选择，例如IPython-parallel。但是，使用MPI的能力是非常新的，我也不知道它有多么强大。它可能会或可能不会利用已经开发一段时间的IPython-cluster-helper。请注意，IPython不使用pp，而是使用zmq，IPython如果您喜欢云内容，还可以提供与EC2的连接。< / p>
以下是一些相关链接：
pathos，'pyina，dill，ppft：https://github.com/uqfoundation Ipython-cluster-helper：https://github.com/roryk/ipython-cluster-helper IPython：http://ipython.org/ipython-doc/dev/parallel/parallel_mpi.html