​应用python进行数据挖掘或计算时，往往需要遍历多种参数进行数据建模，而单次的建模或计算有时候非常耗时，这时候可以利用python的并行计算功能，加快计算速度。

python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用，尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。

1.环境&软件

• win10 64bit
• Python 3.7

2.功能实现

本文总结整理了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现，可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架。

parallel.py

import 

函数parallel的参数定义顺序需要注意：必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数。

3.结果展示

定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果。

parallel_main.py

from 

运行parallel_main.py文件，结果如下：

4.总结&归纳

parallel函数使用注意点:

(1)函数至少输入一个被并行函数，和可迭代序列参数

(2)要显示计算过程，设置show=True

(3)被并行函数的依赖模块需要导入，否则报NameError

(4)嵌套并行需要导入parallel模块，且子并行需要设置为多线程模式(thread=True)

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