如何在python中并行化涉及多个参数的函数？

Question

我有一个功能，

def Recommendation(df1,df2,array1,array2):
    for i in range(len(df1)):
        . #do something
        . 
        .
        result = {} #The result is a dictionary and is inserted into mongodb
        db.collectionname.insert_one(result)  

df1数据很大，要花很多时间才能完成循环执行。如何使用多个参数在python中并行化此过程？

   def parallelize_dataframe(df,func):
       df_split = np.array_split(df, num_partitions)    
       pool = Pool(num_cores)
       pool.starmap(func,df_split)
       pool.close()
       pool.join()

   num_partitions = 5
   num_cores = 5


  if __name__ == '__main__':
       df1= pd.read_csv("filename.csv")    
       df2= pd.read_csv("filename2.csv")

       array1 = numpy.array1 #Loading numpy array
       array2 = numpy.array2 

       parallelize_dataframe(df1, Recommendation)

此过程非常缓慢。我不确定工作是否分布在各个核心上。请帮助。