如何为 for 循环使用多处理？如何让一个核心运行从索引 n1 到 n2 的循环以及从索引 n2 到 n3 的另一个核心？

【问题标题】：How to use multiprocessing for a for loop? How to make a core run the loop from index n1 to n2 and the other core from index n2 to n3?如何为 for 循环使用多处理？如何让一个核心运行从索引 n1 到 n2 的循环以及从索引 n2 到 n3 的另一个核心？
【发布时间】：2019-08-30 14:29:13
【问题描述】：

我编写了一个代码来将二维高斯的值分配给空的 HEALPix 数组。为此，我在像素索引中创建了一个“for”循环。但是代码似乎要花很多时间才能给出输出。有人可以帮我把这个循环分成几部分，以便同时处理它们吗？以下是我想要多处理的代码部分。

def fn(nside):
    bar = ProgressBar(maxval = npix)
    bar.start()
    for i in range(0,npix):
        bar.update(i)
        for j in range(0,npix):
            hpxmap0[hp.ang2pix(nside, ma_theta[i], ma_phi[j])] = gaussian_2D(np.pi*(0.5) - ma_theta[i], ma_phi[j])
    bar.finish()
    return hpxmap0

【问题讨论】：

标签： python for-loop multiprocessing healpy

【解决方案1】：

编写一个包装函数以在给定的像素范围内运行循环：

def fn_dist(nside, i_lo, i_hi, j_lo, j_hi):
    ...
    for i in range(i_lo, i_hi):
        for j in range(j_lo, j_hi):
            ...

现在，您需要在所需范围内分叉您的进程，将矩阵分成i_step 和j_step 的切片：

for i_lo in range(0, npix, i_step):
    for j_lo in range(0, npix, j_step):
        # spawn a process for fn(nside, i_lo, i_lo+i_step, j_lo, j_lo+j_step)

还要寻找进行块操作的方法。您能否编写自己的gaussian_2D 函数版本来返回给定范围内的值矩阵？我强烈怀疑您目前的大部分时间都浪费在单值函数调用的开销上，而不是数据传输上。

【讨论】：