python - 並列処理 - プール - Python

Question

Python でマルチプロセッシングを使用する方法を学ぼうとしています。multiprocessingについて読んで、次のようなことをしようとしています:

ボロノイ図を生成するメソッドを持つ次のクラス(部分コード)があります:

class ImageData:    

    def generate_voronoi_diagram(self, seeds):
    """
    Generate a voronoi diagram with *seeds* seeds
    :param seeds: the number of seed in the voronoi diagram
    """
    nx = []
    ny = []
    gs = []
    for i in range(seeds):
        # Generate a cell position
        pos_x = random.randrange(self.width)
        pos_y = random.randrange(self.height)
        nx.append(pos_x)
        ny.append(pos_y)

        # Save the f(x,y) data
        x = Utils.translate(pos_x, 0, self.width, self.range_min, self.range_max)
        y = Utils.translate(pos_y, 0, self.height, self.range_min, self.range_max)
        z = Utils.function(x, y)

        gs.append(z)

    for y in range(self.height):
        for x in range(self.width):
            # Return the Euclidean norm
            d_min = math.hypot(self.width - 1, self.height - 1)
            j = -1
            for i in range(seeds):
                # The distance from a cell to x, y point being considered
                d = math.hypot(nx[i] - x, ny[i] - y)
                if d < d_min:
                    d_min = d
                    j = i
            self.data[x][y] = gs[j]

このダイアグラムを大量に生成しなければならず、時間がかかるので、並列化する典型的な問題だと思いました。次のように、「通常の」アプローチでこれを行っていました。

if __name__ == "__main__":
    entries = []
    for n in range(images):
        entry = ImD.ImageData(width, height)
        entry.generate_voronoi_diagram(seeds)
        entry.generate_heat_map_image("ImagesOutput/Entries/Entry"+str(n))
        entries.append(entry)

これを並列化しようとして、私はこれを試しました：

if __name__ == "__main__":
    entries = []
    seeds = np.random.poisson(100)
    p = Pool()
    entry = ImD.ImageData(width, height)
    res = p.apply_async(entry.generate_voronoi_diagram,(seeds))
    entries.append(entry)
    entry.generate_heat_map_image("ImagesOutput/Entries/EntryX")

しかし、単一の図を生成することさえできないことに加えて、これをN回作成する必要があることを指定する方法がわかりません。

どんな助けでも大歓迎です。ありがとう。