joblib

对一个 for 循环并行化，基本上只需要两个函数 Parallel 和 delayed ，用 delayed 包裹要并行的函数，并用列表推导式生成所有参数，再把这些东西扔给 Parallel 函数，返回的就是并行后的结果了。

基本上相当于 multiprocessing.Pool.map

   from joblib import Parallel, delayed
   Parallel(n_jobs=2)(delayed(sqrt)(i ** 2) for i in range(10))

Parallel 函数的参数用来指定并行的后端 backend 、每批次执行的任务数、并行线程数等等

使用 multiprocessing.shared_memory 创建共享内存，并把内存地址名作为参数传递