(如您所见,我对Python、GIL和PYTHON (或cython)中的多线程等概念并不十分熟悉)
我在Cython中编写了一个函数,它由一个代码片段组成,其中包含一个双for循环,其中函数f被反复调用。
for i in range(I):
for j in range(J):
res=f(A[i],B[j])
我有一台带有4个CPU核心的机器,我希望并行化的不是第一个,而是第二个循环。我找到了,但它没有处理内部循环的情况,也没有详细说明。所以在我看来我可以写:
for i in range(I):
#In what case can I release the GIL s
我有一个函数,它接收一个数组,通过在现有数据点之间使用线性插值来返回它的上采样版本。输入数组有大约5000个元素。我还想实现一个处理2d数组的版本,该版本具有shape ~(4000,5000)。
为什么numba不能更快地实现这个功能?它在没有numba的一维阵列上运行得非常快。对于numba.njit,它需要更长的时间。任何建议都非常感谢!
import numpy as np
import numba as nb
@nb.njit
def sync_sampl(time_series, repeat=10):
if time_series.ndim == 1:
请有人大致解释一下当一个运行@njit-ted python函数时会发生什么情况,该函数包含一个嵌套的for循环(每个循环的每次迭代都独立于其他循环),并设置parallel=True并放置prange而不是range。
@njit(parallel=True)
def f():
C = np.empty((80, 20, 18), dtype=np.complex128)
for i in prange(80):
for j in prange(20):
for k in range(18):
C[i, j, k
我的问题与并行化python代码有关,我想知道如何为类的不同实例运行函数以减少运行时。
我所拥有的:,我有一个A类的多个实例(存储在一个称为实例的列表中)。这个类有一个函数add。现在,我们有多个独立的任务,每个A类的实例都有一个任务,其中对所有这些任务的输入是一回事(在我的示例中为n)。每个实例都需要应用函数add to n并返回一个数字。我们希望将返回的所有实例的编号存储在一个列表中(在我的示例中,列表结果)。
我想要的:如您所见,在本例中,任务可以并行化,因为不需要等待另一个任务完成。我们如何并行处理下面的简单代码?由于不同实例之间没有共享,我想我们甚至可以使用多线程,对吗?或者唯一的方
GIL锁会显著降低以下代码的性能吗?
每个块上的函数使用python循环,而不是numpy函数。由于外部库,我必须使用python循环。
测试代码:
import numpy as np
import dask.array as da
import dask.sharedict as sharedict
from itertools import product
def block_func(block):
for i in range(len(block)): # <--- the python loop ...
block[i] += 1
ret
假设我创建了一个theano函数,我如何在theano张量上,像在矩阵上一样,以元素方式并行运行操作?
# This is in theano function. Instead of for loop, I'd like to run this in parallel
c = np.asarray(shape=(2,200))
for n in range(0,20):
# some example in looping this is arbitrary and doesn't matter
在下面的python示例中,方法和属性似乎超出了范围,但它们仍然有效,这是怎么回事?
for module in output:
a = 1
attributes=[]
methods=[]
for branch in module[2]:
for leaf in branch[2]:
if leaf[0]=="method":
methods.append(leaf[1])
if leaf[0]=="attribute":
如何为我的gui类中的所有QWidgets、QLayouts、QFrames等分配ObjectNames?这样的代码只能在PyQt4中运行:
for w in gui.widgets():
w.setObjectName(str(w)
这在PyQt5中是如何工作的?另外,我如何才能遍历所有对象而不是“仅仅”小部件呢?我知道这个问题在C++上有一些答案,但是我不能把它们翻译成python。
# _*_ coding: utf-8 _*_
import asyncio
from pprint import pprint
import time
async def add(a, b, c): return a+b+c
async def concat(a, b): return a+b
async def even(l): return [x for x in l if not x%2]
async def split(s): return s.split()
async def int_list(s): return [int(c) for c in s]
d = { a