from math import sqrt
from joblib import Parallel, delayed
import time
if __name__ == '__main__':
st= time.time()
#[sqrt(i ** 2) for i in range(100000)] #this part in non parellel
Parallel(n_jobs=2)(delayed(sqrt)(i ** 2) for i in range(100000))
print time.time()-st
现在非平行部分运行 0.4 秒，而并行部分运行 18 秒..我很困惑为什么会发生这种情况
并行进程（joblib创建）需要复制数据。想象一下：你有两个人，每个人都拿着一块石头到他们家，照亮它，然后把它带回来。这比一个人在现场照耀它们要慢。
所有的时间都浪费在运输中，而不是花在实际计算上。您只会从并行过程中受益于更大量的计算任务。
如果您关心加快此特定操作的速度：请使用numpy的矢量化数学运算。在我的机器上，并行：1.13 秒，串行：54.6 毫秒，numpy：3.74 毫秒。
a = np.arange(100000, dtype=np.int)
np.sqrt(a ** 2)
不要担心像 Cython 或 Numba 这样的库；他们不会加速这个已经高性能的操作。
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