在Python中使apply函数更快
在Python中，可以通过使用并行计算来加速apply函数的执行速度。并行计算是指将任务分解为多个子任务，并同时执行这些子任务，从而提高整体的计算速度。
一种常用的并行计算方法是使用多进程或多线程。Python提供了多个库和模块来实现并行计算，如multiprocessing、concurrent.futures和threading等。
使用multiprocessing库可以创建多个进程来并行执行任务。可以使用Pool类的map()方法来替代apply函数。map()方法接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，将可迭代对象中的每个元素作为参数传递给函数，并返回一个包含结果的列表。
以下是一个示例代码：
from multiprocessing import Pool
def process_data(data):
# 处理数据的函数
# ...
if __name__ == '__main__':
data = [...] # 需要处理的数据
pool = Pool() # 创建进程池
result = pool.map(process_data, data) # 并行执行任务
pool.close() # 关闭进程池
pool.join() # 等待所有子进程执行完毕另一种方法是使用concurrent.futures库中的ThreadPoolExecutor类来创建线程池，并使用submit()方法提交任务。submit()方法返回一个Future对象，可以通过调用它的result()方法获取任务的结果。
以下是一个示例代码：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def process_data(data):
# 处理数据的函数
# ...
if __name__ == '__main__':
data = [...] # 需要处理的数据
executor = ThreadPoolExecutor() # 创建线程池
futures = [executor.submit(process_data, d) for d in data] # 提交任务
result = [future.result() for future in futures] # 获取结果
executor.shutdown() # 关闭线程池除了使用并行计算，还可以考虑使用其他优化技术来加速apply函数的执行速度，如使用向量化操作、使用适当的数据结构、避免不必要的计算等。
总结起来，要使apply函数更快，可以考虑以下几点：
- 使用并行计算，如使用multiprocessing库的Pool类或concurrent.futures库的ThreadPoolExecutor类来并行执行任务。
- 使用向量化操作，如使用NumPy库的向量化函数来替代循环操作。
- 使用适当的数据结构，如使用字典或集合来加快查找速度。
- 避免不必要的计算，如使用缓存来保存中间结果，避免重复计算。
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#!/usr/bin/python
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batch = []
pool.apply_async(in
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from multiprocessing import Pool
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def split_words(file):
f = open_file(file)
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#uses the multiprocessi
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python、multithreading、multiprocessing、data-processing、data-ingestion
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伪码：
d = get_data(n)
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多进程是否适合于这种功能？
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python、multiprocessing
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from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, wait, FIRST_COMPLETED
from multiprocessing import current_process, active_children
class Example:
def start(self):
with ProcessPoolExecutor(max_wo
浏览 5提问于2022-05-09得票数 0
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子进程不以并行方式运行--多处理Python
python、python-3.x、subprocess
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由于套接字(multiprocessing.connection.Listener / Client)，我的3个进程与我的主进程进行了通信。不同的进程分别读取不同的文件，因此不存在I/O问题。
这里你有我试过的一切：
1.
pool = Pool(cpu_count())
j = 0
while j < procs:
pool.apply_async(run, args=())
sleep(0.2)
j += 1
pool.close()
j = 0
while
浏览 1提问于2021-12-26得票数 0
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python、multithreading、multiprocessing、daemon
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import multiprocessing
import threading
import time
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def auxiliary(n, out_q):
res = function(n)
浏览 7提问于2022-08-29得票数 2
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python、multiprocessing、shared-memory、pool
我正在尝试使用多处理模块，并在每个进程中向共享内存中添加1。但是，在运行以下代码时，我会看到错误。有人能告诉我如何关闭和解除共享的母亲吗？
这是密码。
from multiprocessing import Pool, Value, shared_memory
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existing_shm = shared_memory.SharedMemory(name = 'shm')
c = existing_shm.buf
old_state = c[0]
c[0] = old_state + 1
print(c[0]
浏览 13提问于2022-08-30得票数 1
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下面的代码利用多处理来迭代大列表并找到匹配项。一旦在任何一个进程中找到匹配，我如何才能让所有进程停止？我见过一些例子，但似乎都不适合我在这里所做的工作。
#!/usr/bin/env python3.5
import sys, itertools, multiprocessing, functools
alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ12234567890!@#$%^&*?,()-=+[]/;"
num_parts = 4
part_size = len(alphabet)
浏览 6提问于2016-06-08得票数 2
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1回答
多处理的数值模拟比预期的要慢得多:我做错什么了吗？我能加快速度吗？
python、pandas、multiprocessing
I正在运行一组数值模拟。我需要对结果进行一些敏感性分析，即计算和显示特定输出的变化程度，因为某些输入在给定的范围内有所变化。基本上，我需要创建一个这样的表，其中每一行都是一个模型运行的结果：
+-------------+-------------+-------------+-------------+
| Input 1 | Input 2 | Output 1 | Output 2 |
+-------------+-------------+-------------+-------------+
| 0.708788979 | 0.614576315 |
浏览 0提问于2019-04-15得票数 3
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