我对向量化了解不多，但是我想了解为什么像python这样的语言无法通过库接口在可迭代对象上提供向量化，就像它提供线程支持一样。我知道许多numpy方法都是矢量化的，但是对于通用计算必须使用numpy可能会受到限制。
我目前的理解是，即使python与“ SIMD”模式匹配，它们也无法向量化它们。例如，理论上不应该对列表的理解或对该map()函数的使用进行矢量化处理，因为它们会输出一个列表，这是对来自输入列表的独立输入运行相同功能的结果吗？
凭着我的敏锐理解，似乎map()从理论上讲，无论何时我使用，我都应该能够创建一个代表该功能的指令集。那么输入中的每个元素只需通过已编译的同一函数运行即可。设计一种工具的技术挑战是什么，该工具会simd_map(func, iterable)尝试func“及时” 编译，然后从iterable处理器中提取批输入并利用处理器的simd功能来运行这些批处理func()？
谢谢！
python parallel-processing simd vectorization python-multiprocessing