在python中經常會到用多執行緒處理某個函式來縮短執行時間。
from multiprocessing import pool
def work(x):
return x+1
pool = pool(processes=4) # 4個執行緒
x = [1,2,3,4,5,6]
results = pool.map(work, x)
print results
但是這個函式僅允許函式的輸入變數為1，如果函式需要多個引數輸入，那個就無法用上面的程式。比如：
def work(x, y):
return x + y
1）. 用partial函式提取主要的乙個引數固定其他引數
比如，我們想用x去加乙個固定值，那麼我們就認為x是主要引數，固定y：
from functools import partial
partial_work = partial(work, y=1) # 提取x作為partial函式的輸入變數
results = pool.map(partial_work, x)
x = [1,2,3,4,5,6]
y = [1,1,1,1,1,1]
x_y = zip(x, y)
results = pool.map(work, x_y)
這個包是使用dill的multiprocessing的乙個fork，允許多引數輸入：
from pathos.multiprocessing import processingpoll as pool
pool = pool(4)
results = pool.map(work, x, y)
當函式的引數在不同時候的輸入均不同，那麼前一種就不太合適。而在後面兩種中，用pathos會更簡單些，不太容易報pickling error。
參考：
C 帶參多執行緒操作
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