在python中经常会到用多线程处理某个函数来缩短运行时间。

from multiprocessing import Pooldef work(x):    return x+1pool = Pool(processes=4) # 4个线程x = [1,2,3,4,5,6]results = pool.map(work, x)print results

运行上面的程序就会多线程处理并打印出输入x的计算结果。

但是这个函数仅允许函数的输入变量为1，如果函数需要多个参数输入，那个就无法用上面的程序。比如：

def work(x, y):    return x + y

遇到这种情况我们有一下几种处理方法：

1）. 用partial函数提取主要的一个参数固定其他参数

比如，我们想用x去加一个固定值，那么我们就认为x是主要参数，固定y：

from functools import partialpartial_work = partial(work, y=1) # 提取x作为partial函数的输入变量results = pool.map(partial_work, x)

2）. 将多个输入变量打包到一个参数

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)

3）. 使用pathos包下的multiprocessing

这个包是使用dill的multiprocessing的一个fork，允许多参数输入：

from pathos.multiprocessing import ProcessingPoll as Poolpool = Pool(4)results = pool.map(work, x, y)

总结：

当函数的参数在不同时候的输入均不同，那么前一种就不太合适。而在后面两种中，用pathos会更简单些，不太容易报pickling error。

参考：