下面的for循环和函数如何加速应用？

Question

我有以下for循环：

for j in range(len(list_list_int)):
    arr_1_, arr_2_, arr_3_ = foo(bar, list_of_ints[j])
    arr_1[j,:] = arr_1_.data.numpy()
    arr_2[j,:] = arr_2_.data.numpy()
    arr_3[j,:] = arr_3_.data.numpy()

我想将其应用于foo多处理，主要是因为要花费大量时间才能完成。我尝试使用funcy的 chunks方法批量进行此操作：

for j in chunks(1000, list_list_int):
    arr_1_, arr_2_, arr_3_ = foo(bar, list_of_ints[j])
    arr_1[j,:] = arr_1_.data.numpy()
    arr_2[j,:] = arr_2_.data.numpy()
    arr_3[j,:] = arr_3_.data.numpy()

但是，我越来越list object cannot be interpreted as an integer。使用多处理应用foo的正确方法是什么？

Answer 1

list_list_int = [1,2,3,4,5,6]
for j in chunks(2, list_list_int):
  for i in j:
    avg_, max_, last_ = foo(bar, i)