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我使用 mclapply 进行所有“令人尴尬的并行”计算。我发现它干净且易于使用，当参数mc.cores = 1和mc.preschedule = TRUE我可以插入browser()函数内部mclapply并像在常规 R 中一样逐行调试时。这对更快地将代码投入生产有很大帮助。

提供什么不foreach提供mclapply？我有理由考虑编写 foreach 代码吗？

如果我理解正确，两者都可以使用multicore我出于性能原因喜欢使用的并行计算方法（允许分叉）。

我已经看到foreach在各种包中使用，并阅读了它的基础知识，但坦率地说，我觉得它并不容易使用。我也无法弄清楚如何browser()在foreach函数调用中工作。（是的，我已经用 foreach %dopar% 阅读了这个线程浏览器模式，但没有帮助我让浏览器正常工作）。

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问题与此处描述的几乎相同：了解 R 中的 mclapply 和 parLapply 之间的区别。

在调用mclapply点为每个工作进程（线程/核心）创建主进程的克隆，mclapply保证了可重复性。不幸的是，这在 Windows 上是不可能的，与多核相比，总是使用 or 的多会话并行foreach性parLapply。

使用parLapplyor foreachwith 时%dopar%，通常需要执行以下附加步骤：创建 PSOCK 集群，根据需要注册集群，在集群工作人员上加载必要的包，将必要的数据和功能导出到集群工作人员的全局环境。

这就是为什么foreach有像这样的参数.packages，.export它使我们能够跨会话分发所需的一切。

future包提供了多核和多会话处理之间差异的详细信息 https://cran.r-project.org/web/packages/future/vignettes/future-1-overview.html

于 2020-11-01T16:49:44.340 回答
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正如 Steve Weston（的作者）在这里foreach所说，使用with作为后端可以初始化工作程序。这有助于更有效地为每个工作人员设置一次数据库连接，而不是每个任务一次。foreachdoParallel

于 2020-07-18T01:03:30.940 回答