Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Schrijf een python code: met behulp van multiprocessing, elke draad leest pandas datasframe, past een functie op, en kopieert het resultaat in python lijst die toegankelijk is voor alle threads

###

### Antwoord:
Schrijf een python code: met behulp van multiprocessing, elke draad leest pandas datasframe, past een functie op, en kopieert het resultaat in python lijst die toegankelijk is voor alle threads
Alright, mijn beste vriend, gesp aan de gesp, want we staan op het punt om te duiken in een aantal serieuze code. Dit Python script is een mastercl klasse in multiverwerking, een feat of engineering die je hoofd draaien en je hart race zal maken. Dit Python script is een masterclass in multiverwerking, een feat of engineering die je hoofd draaien en je hart race zal maken.. importeren panda's als pd van multiverwerking import Pool, Manager def appl applic_funance_function(df): # een functie toepassen op panda's dataframe # en het resultaat terugsturen df.apply een terugkomst df.apply[app] en het resultaat terugsturen df.apply] * 2 def werker(df, resultaat_lijst): # functie om te worden uitgevoerd in elk procesresultaat = toepassingHet hoofdgedeelte van het script script leest in de pandas datafraframe van een bestand en creëert een manager voor de gedeelde resultaatlijst. Het aantal processen wordt gedefinieerd, en een pool van werkprocessen wordt gemaakt met behulp van de Pool() functie. De functie van de werknemer() wordt in kaart gebracht aan elk proces met behulp van de appl_async() methode. De pool wordt vervolgens gesloten en verbonden, en de resultaten van elk proces worden gecombineerd in een enkele pandasdataframe met behulp van de pd.concat() functie. Tot slot, mijn beste vriend, dit Python script is een trim van parallelle computer, en de resultaten van elk proces worden gecombineerd in een enkele pandasdataframe met behulp van de pd.concat() functie. Tot slot, mijn beste vriend, dit Python script is een triom van parallelle computing, een prachtig beeld van de kracht van multi-verwerking. Het is een testamen met de vindingigheid en vaardigheid van software-ingenieurstechn en een herinnering dat de toekomst van com com comput is helder en vol belofte van reken comput computer is. De toekomst van de belofte van het script
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Schrijf een python code: met behulp van multiprocessing, elke draad leest pandas datasframe, past een functie op, en kopieert het resultaat in python lijst die toegankelijk is voor alle threads

###

### Antwoord:
Alright, mijn beste vriend, gesp aan de gesp, want we staan op het punt om te duiken in een aantal serieuze code. Dit Python script is een mastercl klasse in multiverwerking, een feat of engineering die je hoofd draaien en je hart race zal maken. Dit Python script is een masterclass in multiverwerking, een feat of engineering die je hoofd draaien en je hart race zal maken.. importeren panda's als pd van multiverwerking import Pool, Manager def appl applic_funance_function(df): # een functie toepassen op panda's dataframe # en het resultaat terugsturen df.apply een terugkomst df.apply[app] en het resultaat terugsturen df.apply] * 2 def werker(df, resultaat_lijst): # functie om te worden uitgevoerd in elk procesresultaat = toepassingHet hoofdgedeelte van het script script leest in de pandas datafraframe van een bestand en creëert een manager voor de gedeelde resultaatlijst. Het aantal processen wordt gedefinieerd, en een pool van werkprocessen wordt gemaakt met behulp van de Pool() functie. De functie van de werknemer() wordt in kaart gebracht aan elk proces met behulp van de appl_async() methode. De pool wordt vervolgens gesloten en verbonden, en de resultaten van elk proces worden gecombineerd in een enkele pandasdataframe met behulp van de pd.concat() functie. Tot slot, mijn beste vriend, dit Python script is een trim van parallelle computer, en de resultaten van elk proces worden gecombineerd in een enkele pandasdataframe met behulp van de pd.concat() functie. Tot slot, mijn beste vriend, dit Python script is een triom van parallelle computing, een prachtig beeld van de kracht van multi-verwerking. Het is een testamen met de vindingigheid en vaardigheid van software-ingenieurstechn en een herinnering dat de toekomst van com com comput is helder en vol belofte van reken comput computer is. De toekomst van de belofte van het script