joblib库,joblib python

　　基本的操作请参考：joblib多线程、多进程学习案例（一)——一步步写多进程任务

　　可以使用延时的简化任务列表[函数名， [参数列表], {参数列表} ],案例如下：

　　首先是加法函数：

　　def add_func(x，y):print(-=============-)print(当前进程：，os.getpid()，父进程：，OS。getppid())t=线程。当前线程()print(线程id:% d % cjdfbx 返回x y然后确定参数列表：

　　x_list=[1，2，3] #第一个参数y_list=[4，5，6] #第二个参数tasks=[delayed(add_func)(x，y) for x，y in zip(x_list，y_list)]然后使用多进程、多线程：

　　multi_work=Parallel(n_jobs=2，back end= threading )RES=multi _ work(tasks)全部案例从joblib导入线程导入OS导入并行，delayeddef add_func(x，y):print(-============-)print(当前进程：，os.getpid()，父进程：，OS。getppid())t=线程。当前线程()print(线程id:% d % cjdfbx return x yif _ _ name _ _= _ _ main _ _ :x _ list=[1，2，3] #第一个参数y_list=[4，5，6] #第二个参数# tasks=[delayed(add_func)(x，y) for x，y in zip(x_list，y_list)] tasks=[] for x，y in zip(x_list，y _ list):tasks。append(delayed(add _ func)(x，y)) # print(tasks) # [(函数0x7f95f0710680处的add_func，(1，4)，{}).] multi_work=Parallel(n_jobs=2，后端= threading )RES=multi _ work(任务)print(RES)

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