Python：使用多处理模块提高脚本的效率（提示和建议）

Question

我是Python的初学者（几个星期），最近我在Stackoverflow上读到了一些关于多处理模块的帖子。通常我使用百万点格式的数据（*.las文件）。这video了解我的数据来源）我有兴趣更好地了解如何使用多处理模块。在

我在windows 7上使用Python 2.7，intel core i7-3770CPU

通常，我用我写的这个def作为基准来理解：

# load line-by-line the las file, check if the points are inside the polygon
# if yes save a new *.las file

import shapefile
import numpy
import numpy as np
from numpy import nonzero
from matplotlib.mlab import griddata
from matplotlib.nxutils import pnpoly
from liblas import file as lasfile

def LAS2LASClip(inFile,poly,outFile):
    f = lasfile.File(inFile,None,'r') # open LAS
    h = f.header
    # change the software id to libLAS
    h.software_id = "Python 2.7"
    file_out = lasfile.File(outFile,mode='w',header= h)
    f.close()
    sf = shapefile.Reader(poly) #open shpfile
    shapes = sf.shapes()
    for i in xrange(len(shapes)):
        verts = np.array(shapes[i].points,float)
        inside_points = [p for p in lasfile.File(inFile,None,'r') if pnpoly(p.x, p.y, verts)]
        for p in inside_points:
            file_out.write(p)
    file_out.close()