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列表理解和映射计算至少在理论上都应该相对容易并行化:列表理解中的每个计算都可以独立于所有其他元素的计算来完成。例如，在表达式中每个x*x计算都可以(至少在理论上)并行进行。我的问题是:有没有什么Python模块/Python实现/Python
浏览 1提问于2011-03-09得票数 53
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l2 = [my_computation(x) for x in l]如果没有，为什么？有没有一种简单的方法可以使python并行化列表理解？
这与map()的行为有关吗？
浏览 0提问于2016-03-17得票数 2
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假设您在python中有一个列表理解，比如F只是一个没有副作用的函数。因此，所有的条目都可以独立计算。与“显而易见的”实现相比，Python是否能够提高这种列表理解的性能；例如，通过多核CPU上的共享内存并行化？
浏览 0提问于2011-06-02得票数 7
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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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在Python中并行化列表理解
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我想使用python中的multi/parrellel处理来执行此操作。完成列表的顺序并不重要(我认为是异步的)
函数isOlderThanXDays本质上返回一个布尔值和所有比使用列表理解保存在新列表中的内容更新的内容。不同的是，这个问题对于每个列表输入都有一个输出，而我的问题就像是根据使用的函数中的布尔值来过滤列表，所以我不知道如何在我的场景中应用它
浏览 5提问于2019-11-21得票数 0
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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 paral
浏览 1提问于2017-09-11得票数 3
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例如，假设我希望更快地执行python脚本。在linux中是否有像-j那样控制线程数量的有用工具？
浏览 0提问于2018-11-16得票数 1
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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。doj).split(" ")[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
浏览 7提问于2018-06-13得票数 0
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集群上R的内存虚拟化
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我对并行计算几乎一无所知，所以这个问题可能很愚蠢，而且可能不可能做我想做的事情。我的问题是，是否甚至可以使用一些R包(如doSnow)来进行隐式并行化，使用2-3个节点来增加内存限制，还是需要从地面重写脚本以使其显式并行化？
浏览 1提问于2014-07-26得票数 1
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我计算所有积分点的体积之和，如
# CALCULATE TOTAL我尝试用python中的多处理模块并行化这个过程。据我所知，这方面的数据应该分成几部分。关于将odb文件中的数据分割成几个部分或并行化代码，您能给我一些建议吗？
浏览 2提问于2022-01-27得票数 0
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所以，我有三维列表。.,[[2,4,1],[1,4,6],[1,2,4]]]
我想独立地处理A中的每个二维列表，但是它们都有相同的过程。你能告诉我如何用Python中的数据并行化来并行计算吗？
浏览 4提问于2016-10-27得票数 1
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无需酸洗的Python并行计算
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我有一个非常简单的列表理解，我想并行化：texts = sorted(X['text'])docs = [nlp_value
File "C:\Users\james\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\multiprocessing\pool.py",line 385, in _handle_ta
浏览 0提问于2018-02-28得票数 0
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doRedis是如何工作的？
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为了帮助我更好地应用这个工具，我有几个问题：
当我向doRedis作业队列()添加额外的从计算机时，整个doredis数据库是否被发送到从计算机？或者每个从站都是它在特定时刻需要的数据(即列表中的一个元素和一个要应用的函
浏览 1提问于2011-04-23得票数 15
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我想使用Py电筒中的CUDA流来并行一些计算，但是我不知道怎么做。例如，如果有两个任务，A和B需要并行化，我想做以下事情：stream1 = torch.get_stream()with torch.now_stream(stream1):torch.synchronize()
// get A and B
浏览 0提问于2018-09-25得票数 8
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在使用pyspark的parallelize()函数并行数据时，我得到了一个错误。我使用的是spark 2.4.3和python 3.7 ("Michael","Rose","USA","NY
浏览 0提问于2020-11-13得票数 0
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这里有一个堆栈溢出帖子，它很好地展示了一种计算RandomForestClassifier()邻近矩阵的方法。
proxMat = 1*np.equal.outer(a, a)
for i in range(1
浏览 2提问于2021-03-17得票数 1
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Jython中隐藏的多线程瓶颈？
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在Jython中，哪些常见的隐藏事物会导致多线程/并行性瓶颈？我有一些并行代码(使用Python的线程库)不会扩展到3-4个CPU，而且我相信这不是因为这些明显的缺陷：
调用需要同步的库代码(我试图并行化的算法基本上是从头编写的，不使用任何库)。基本上，算法所做的就是一堆字符串处理、列表和字典查找以及数学。我的理解是，与CPython不同，Jython没有GIL。
浏览 4提问于2010-11-19得票数 5
我需要一个库，它允许我将一个2D数组/向量保存到图像文件中。我不想写一个颜色列表。我希望使用用于数组/向量(如计算)的容器，并且可以(嗯，几乎)自动并行化。
编辑存储彩色图像的能力是必须的。
浏览 6提问于2011-03-04得票数 15
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如何在Junit 5中参数化@BeforeEach/@AfterEach注释方法？此方法应从传递的流或对象列表中获取参数。现在，其他类(如LoginSmokeTest或LogoutSmokeTest )扩展了BaseSmokeTest，因此它们不关心WebDriver初始化。
我想为每个浏览器运行参数化测试。来解析prepare方法的参数，但如果我理解正确的话，ParameterResolver只解析@BeforeEach&
浏览 12提问于2019-07-26得票数 4
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