如何在python中轻松实现并行？

Question

我是一个C ++人，我喜欢并行，HPC应用程序，我非常了解OpenMP。现在我正在学习python，我知道基础知识。

作为提高我的python技能的个人项目，我想实现Elkan algorithm for k-means的并行版本。使用此算法的C和OpenMP实现的并行版本为present in VLFeat。

现在，我知道如何在python中轻松实现Elkan算法......但是并行性呢？关于OpenMP的一个很酷的事情是你采用串行代码，你添加20170908.2 和SBAM，它是并行的！

如何在python中实现类似的功能？或者我是否必须从头开始设计并行算法，即不首先编写串行版本然后使其并行，但是明确地管理线程等（这是一个巨大的痛苦）？

Answer 1

首先，Python中的CPU并行性只能通过本机代码或多个进程获得。

其次，与OpenMP的类比将是multiprocessing模块。

它有很多功能，但对于简单的for循环等，它很容易使用。

results = map(operation, things)

会变成

import multiprocessing
pool = multiprocessing.Pool()
results = pool.map(operation, things)