@ noisefloor: Genau das möchte ich vorgeben. Bei mir sind es 4 Prozesse bei denen jedes Mal die gleiche Funktion aber mit einem Input anderen Array aufgerufen wird. Ich möchte ihm genau diese 4 Arrays geben und dann soll jeder der vier Funktionsaufrufe parallel durchgeführt werden. Außerdem benötige ...

Danke für deine Antwort.

Meine beiden Beispielfunktionen waren nur einfache Dummys... Mir geht es ausschließlich um den Ansatz der Parallelisierung. Da ich deutlich größere Eingangsdaten habe muss ich diese aufteilen und parallel berechnen lassen um sie später zusammen zu setzen.

Bei deinem Code ...

Danke für die Hinweise. Blicke jetzt schon etwas besser durch.

Ich habe mein Beispiel nochmal stark vereinfacht und möchte wissen wie ich die Iterationen parallelisieren kann, damit die gesamte Berechnung schneller läuft. Ein Ansatz steht in dem auskommentierten Teil

import multiprocessing
import ...

Das ist mein Ansatz ohne die decompress_part2 Funktion... Die berechnet einfach das Output ndarray. Den Aufruf dieser Funktion möchte ich parallelisieren. 4 x aufrufen und das Ganze parallel. Die Funktion selbst habe ich hier nicht gepostet, da sie einfach die Berechnungen ausführt und das ganze nur ...

Ja, jedoch halten sich meine Programmier- und Englischkenntnisse in Grenzen und daher wollte ich hier im deutschsprachigen Forum nachfragen

Hallo,

aus dem Einführungs-Beispiel von python multiprocessing (https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)

Beispiel 1:

from multiprocessing import Pool

def f(x):
return x*x*x

if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
x=p.map(f,[1,2,3,4])
print(p.map(f, [1, 2, 3]))
print(x ...