我是python.I的新手，我一直在考虑编写下面的代码来并行调用，其中使用lambda对DOJ值列表进行格式化。0] return doj
由于该列表有数百万条记录，因此格式化所有记录所需的时间很长如何在python中进行类似于c#<e
浏览 7提问于2018-06-13得票数 0
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我有一个用python编写的函数。我想知道该函数中的代码是否可并行化，我能否以某种方式并行化该函数中的代码，而无需在该函数中进行dask API调用？但我认为它使函数的多次执行并行化，但我想并行化函数的内部内容。有没有可能使用dask？
浏览 2提问于2018-06-20得票数 1
我的主要想法是从fog_coeff列表中获取每个值，并将其分配给每个核心。然后，每个核心将处理278个图像。这方向对吗？如果是这样，我该如何继续？
浏览 4提问于2020-02-18得票数 0
我有一些python代码，我正在尝试使用sqlalchemy和modin并行地从我的数据库中读取未提交的数据。我试着这样调用这个函数：df = pd.read_sql("select * from my_table", uri_string, params={'isolation_level': 'READ UNCOMMITTED有没有人能够在调用read_sql之前不创建sqlalchemy引擎就注入隔离级别？ 编辑:与pandas不同
浏览 61提问于2021-07-24得票数 0
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我有一个已经并行的CUDA内核，它执行一些需要频繁插值的任务。__global__ void complexStuff(...)它调用一个或多次此插补设备函数：该插值算法在三维上连续进行WENO插值。这是一个高度并行的任务，我迫切地想要并行化！很明显，通过使用complexStuff()语法从主机代码调用内核<<<...>>>，可以很容易地并
浏览 5提问于2014-01-29得票数 0
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我有一个使用JNI调用Java的Fortran程序。我的Java函数接收数组，将数组写入文件，对Python函数进行系统调用，该函数计算某些内容，并将结果写入Java函数读取的文件，并将其传回Fortran。这如预期的那样起作用。我的程序的串行实现如预期的那样工作，但是当我运行使用OpenMP的Fortran代码的并行实现时，文件I/O就会混乱。有什么方法可以安全地从具有并行实现的文件<e
浏览 2提问于2015-06-12得票数 0
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使用python3.6.9，我想实现以下目标：我该怎么做呢？, "avg": float(response_list.rtt_avg_ms) }}如果不是执行pythonping，我想要对一个函数进行异步调用
浏览 1提问于2020-04-23得票数 0
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我在python中有一个函数，我需要在同一时间多次执行它(以节省计算成本)。下面是一个简单的例子，我不知道如何同时调用我的函数！
浏览 0提问于2016-06-23得票数 0
web服务是通过url：调用的，其中map_id、x、y和z是用来生成图像的变量。I希望使用事件来线程这个webservice的函数，以便并行地生成图像，而不是一次一次地生成图像。
有人能帮我做这件事吗?提供关于如何听特定的url (TMS url)以及如
浏览 2提问于2013-12-17得票数 0
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我有一个循环，它执行大量的CPU密集型计算，并将结果附加到一个列表中，每次迭代。
Python的内置map()函数允许将函数应用于逐个元素的序列元素。这种类型的代码通常很容易并行化。因此，这是一个使用map函数使其并行运行的问题，但是如何将结果附加到列表中</em
浏览 2提问于2018-02-23得票数 3
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我试图将plyr的并行化特性结合起来，通过reticulate调用python函数，但是在不同的实例中似乎使用了相同的种子。关于蟒蛇：import random return(random.random())在加载库、注册ply
浏览 0提问于2019-05-31得票数 0
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如何在Python中并行化递归函数？def f(x, depth): return ...list_of_values(x))
# Heavy compute, pure function
当尝试将其与multiprocessing.Pool.map并行化时有什么好的(最好是简单的)方法来并行化它(
浏览 2提问于2011-08-29得票数 8
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我想并行化一个叫做unparallelizedfnc的函数。该函数调用其他四个函数(这些函数需要很长时间进行计算)并存储结果。最后，对结果进行合并。考虑我的函数的一个玩具示例(当然，这些不是我调用的四个真正的函数，只是为了演示)。
如何在一台多核计算机上并行计算result1、result2、result3和result4？在这种情况下，不需要对并行化</
浏览 2提问于2013-05-21得票数 2
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显然，我希望使用所有可用的工作节点上的所有CPU，以便可以并行运行500个ML。另一种选择是加载Spark DataFrame中的所有500项，并让Spark来决定如何在分区的DataFrame上运行ML。但这是一个单独的努力和研究，以比较与多个，并行和分布式运行的mini MLs (每个项目1个)的执行情况。
问:我们如何在Spark R中调用parallelize？我是否必须使用callJmethod传递项目的SparkDataFrame并调用每个
浏览 3提问于2017-04-07得票数 1
我有一个应该在多个设备上并行运行的执行函数。在完成每个并行运行时，我需要调用一个不同的函数。我不能等待所有的并行调用完成，因为根据传递的参数，它需要非常不同的时间。我如何在Python中做到这一点？
浏览 2提问于2020-03-05得票数 0
我试图使用进程和并行化一些Python代码。看起来，我可以通过调用多次并行执行一个函数，然后在未来调用，或者使用。
我想知道后者是否只是前者的一种语法糖，以及在性能上是否有任何不同。
浏览 4提问于2017-01-27得票数 4
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我是一个喜欢C++的人，我喜欢并行，喜欢高性能计算应用程序，我对OpenMP也很了解。现在我正在学习python，我知道一些基础知识。作为一个提高我的python技能的个人项目，我想实现一个并行版本的。用C和OpenMP实现该算法的一个并行版本是。
现在，我知道如何在python...But中轻松实现Elkan算法了，那么并行性呢？关于OpenMP最酷的事情是，你使用串行代码，你加上#pragma omp parallel for和S
浏览 1提问于2017-09-11得票数 3
我已经在c++中执行了一些并行化，但是我不熟悉在python中使用它。本质上，我所需要的是并行化一个for循环，该循环调用一个函数，该函数使用matplotlib.image包读取图像并返回图像对象。然后，我简单地将该对象附加到列表中。这是函数， img = mpimg.imread(name)
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浏览 2提问于2021-11-23得票数 0
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我希望，对于每一代人，DE预先给我新一代的所有儿童成员，并在我的目标函数中同时对他们进行评估。原因是我的目标函数调用COMSOL。我可以在COMSOL中进行一批计算，COMSOl将仔细地并行化，所以我不希望DE将其本身并行化。最后，我要计算COMSOL调用中的所有成员。你对用Python实现这种自由的包有什么想法吗？
浏览 6提问于2020-12-21得票数 1
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