Попробуйте использовать функцию Pool.map из многопроцессорной обработки:
http://docs.python.org/library/multiprocessing.html#using-a- pool-of-worker
Это не многопоточность как таковая, но на самом деле это хорошо, поскольку многопоточность в Python серьезно нарушена GIL.
Думаю, нет причин для такой функции. Все потоки Python должны выполняться на одном процессоре. Предполагая, что ваша функция карты не имеет компонента ввода-вывода, вы не увидите никакого ускорения обработки (и, вероятно, увидите замедление из-за переключения контекста).
Другие плакаты упоминали многопроцессорность - это, вероятно, лучшая идея.
Может быть, попробовать реализацию Unladen Swallow Python 3 ? Это может быть крупный проект, и его стабильность не гарантирована, но если вы захотите, он может сработать. Тогда список или набор понятий кажутся подходящей функциональной структурой для использования.
Вы можете использовать пакет Python для многопроцессорной обработки ( http://docs.python.org/library/multiprocessing.html ). Пакет облачного Python, доступный в PiCloud ( http://www.picloud.com ), также предлагает функцию множественной обработки map (), которая может выгружать вашу карту в облако.
Эта функция не встроена. Однако кто-то уже реализовал ее .