升级至Python3.6后joblib并行计算无法缩短耗时问题

我之前也碰到过类似的情况，从Python 3.5升到3.6后，用joblib跑并行反而比串行还慢，结合你给出的环境和代码，咱们来拆解问题和解决办法：

先把你的复现代码补全（方便测试） #

首先我把你给出的代码补全成可运行的版本，这样能直观看到耗时差异：

import time
import numpy as np
from joblib import Parallel, delayed

def square_int(i):
    return i * i

ndata = 1000000

# 串行计算
ti = time.time()
results = []
for i in range(ndata):
    results.append(square_int(i))
duration_serial = time.time() - ti
print(f"串行耗时: {duration_serial:.2f}秒")

# 并行计算
ti = time.time()
results_parallel = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(square_int)(i) for i in range(ndata))
duration_parallel = time.time() - ti
print(f"并行耗时: {duration_parallel:.2f}秒")

问题根源分析 #

为什么升级后并行没效果？主要有这几个原因：

1. 微任务的进程开销远超收益：你的square_int是个极其轻量的函数，多进程启动、进程间数据传递的固定开销，比并行计算节省的时间还多，自然会变慢。
2. Python 3.6的进程启动策略变化：在macOS上，Python 3.6开始默认把多进程启动方式从fork改成了spawn。spawn需要重新加载整个模块、初始化环境，启动开销比fork大很多，进一步放大了微任务的并行劣势。
3. 旧版joblib的适配问题：你用的joblib 0.11是比较老的版本（现在最新是1.x系列），对Python 3.6的新特性适配不够完善，调度效率不如新版本。

针对性解决方案 #

方案1：合并小任务，分摊进程开销 #

把大量微任务打包成少数大任务，让每个进程处理足够多的计算，就能体现并行的优势：

def square_batch(batch):
    return [i*i for i in batch]

# 拆分数据为批次，每个批次处理10000个任务
batch_size = 10000
batches = [range(i, min(i+batch_size, ndata)) for i in range(0, ndata, batch_size)]

ti = time.time()
results_parallel = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(square_batch)(batch) for batch in batches)
# 合并批次结果
results_parallel = [item for sublist in results_parallel for item in sublist]
duration_parallel = time.time() - ti
print(f"批量并行耗时: {duration_parallel:.2f}秒")

方案2：切换回fork启动策略（仅Unix/Linux/macOS可用） #

如果你的系统支持fork，可以强制joblib用这个启动方式，大幅降低进程启动开销：

from joblib import parallel_backend

with parallel_backend('loky', n_jobs=-1, prefer='fork'):
    ti = time.time()
    results_parallel = Parallel()(delayed(square_int)(i) for i in range(ndata))
    duration_parallel = time.time() - ti
    print(f"fork模式并行耗时: {duration_parallel:.2f}秒")

注意：macOS上如果是GUI程序，fork可能会有兼容性问题，但纯计算场景完全没问题。

方案3：升级joblib到最新版本 #

旧版joblib对Python 3.6的支持不够到位，升级后能获得更好的调度逻辑和性能：

pip install --upgrade joblib

额外惊喜：用numpy向量化替代循环（最适合你的场景） #

对于这种简单的数值计算，numpy的向量化操作比串行、并行都快得多，完全不需要多进程：

ti = time.time()
arr = np.arange(ndata)
results_numpy = arr * arr
duration_numpy = time.time() - ti
print(f"numpy向量化耗时: {duration_numpy:.2f}秒")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者phypho