O Python não tem um `par` parfor 'como o MATLAB. Os equivalentes mais próximos envolvem o uso de bibliotecas multiprocessantes para obter o comportamento paralelo de `` para `para '. A melhor abordagem depende da natureza de sua tarefa:

1. `multiprocessing.pool` para tarefas ligadas à CPU:

Isso é adequado quando suas iterações de loop são independentes e computacionalmente intensivas (ligadas à CPU). É eficiente para distribuir trabalhos em vários núcleos da CPU.

`` `Python
importar multiprocessamento

def my_function (i):
"" "A função a ser executada em paralelo." ""
# Seu código aqui ...
resultado =i * 2 # exemplo
resultado de retorno

se __name__ =='__main__':
com multiprocessing.pool (processos =multiprocessing.cpu_count ()) como pool:
Resultados =Pool.map (my_function, intervalo (10)) # Range (10) é o seu 'para' alcance de loop

Impressão (resultados) # Saída:[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
`` `

`multiprocessing.pool.map` aplica` my_function` a cada elemento em `range (10)` em paralelo. `multiprocessing.cpu_count ()` determina o número ideal de processos. Ajuste isso com base no seu sistema e no número de núcleos disponíveis. Lembre -se do `se __name__ =='__main __':` O bloco é crucial para o multiprocessamento adequado nas janelas.


2. `concurrent.futures.processpoolExecutor` (mais flexível):

Isso oferece mais controle e flexibilidade do que `multiprocessing.pool`, principalmente se você precisar de mais controle ou manuseio de erros de granulação fina.

`` `Python
importação concorrente.futures

def my_function (i):
# Seu código aqui ...
resultado =i * 2
Retorno i, resultado #Returning o índice original e o resultado é útil para acompanhar

se __name__ =='__main__':
com concurrent.futures.processpoolExecutor () como executor:
Resultados =Executor.map (my_function, intervalo (10))

para eu, resultar em resultados:
print (f "entrada:{i}, saída:{resultado}")
`` `

`Executor.map` é semelhante ao` pool.map`, mas permite que exceções sejam levantadas e manuseadas. Você também pode usar o `executor.submit` para obter um controle mais assíncrono.


3. `joBlib` para uma sintaxe mais simples (geralmente mais rápida):

`Joblib` simplifica o processamento paralelo, especialmente para matrizes Numpy. Geralmente, ele tem um desempenho melhor do que o "multiprocessamento" para operações numéricas específicas.


`` `Python
da importação de joblib paralela, atrasada

def my_function (i):
# Seu código aqui ...
resultado =i * 2
resultado de retorno

se __name__ =='__main__':
Resultados =paralelo (n_jobs =multiprocessing.cpu_count ()) (atrasado (my_function) (i) para i no intervalo (10))
Imprimir (resultados)
`` `

`Joblib` lida automaticamente na distribuição de tarefas e na agregação de resultados. `n_jobs` especifica o número de processos paralelos.


Considerações importantes:

* Sobrecarga: O processamento paralelo introduz a sobrecarga da criação e comunicação do processo. Para tarefas muito pequenas, a sobrecarga pode superar os benefícios.
* compartilhamento de dados: Evite compartilhar dados mutáveis ​​diretamente entre os processos; Em vez disso, passe cópias ou use mecanismos de comunicação entre processos (filas, tubos), se necessário.
* Dependências: Garanta que suas funções e suas dependências estejam adequadamente embaladas e disponíveis para cada processo do trabalhador.
* tarefas ligadas a E/O: Se o seu loop envolver operações de E/S significativas (por exemplo, solicitações de rede, leituras de arquivo), o uso de `multiprocessamento` pode não fornecer acelerações significativas. Considere `syncio` ou` shreading` (embora o `shreading` seja limitado pelo bloqueio global de intérprete (GIL) em Cpython).


Escolha a abordagem que melhor atenda às suas necessidades e às características de sua tarefa. Para casos simples, o `joblib` geralmente fornece a solução mais fácil e eficiente. Para cenários mais complexos com operações assíncronas ou controle de refrigeração fina, `concorrente.futures` é mais poderoso. Lembre -se de sempre perfilar seu código para determinar os ganhos de desempenho reais.