如何在进行多个异步调用时更新列表、字典或数据框的内容？

Question

我正在构建一个 DataFrame (pandas)，其中包含一些信息。在某些时候，一旦 DataFrame 完成，我需要对每个 DataFrame 执行一些计算。

目前，你可以说它看起来像这样：

def perform_calculations(df: DataFrame):
        calculations = df.text.apply([lambda x: calculate(x)])
        df["calculations"] = calculations
        return df

然而，虽然这工作了一段时间，但它变得非常慢。

calculate

函数发出一些 API 请求，并且随着 DataFrame 的大小越来越大，完成它所需的时间也越来越长。

calculate

函数不关心其他文本，这意味着这项工作可以并行化。但是，我不确定如何以并行方式更新 DataFrame。我想直到最后我才需要更新 DataFrame，而是可以将信息收集到某种列表中，然后更新 DataFrame？

但是我该怎么做呢？我如何异步调用

calculate

并收集其所有返回值，然后更新 DataFrame？