当我在一台56核心机器上使用进程池执行器触发python脚本的并行实例时,我观察到它的执行时间增加了。脚本abc.py导入一个沉重的python库,它需要花费大约1秒的时间。串行执行futures = []for index inrange(0, 1):
for future in concurrent
我正在试验使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor并行化串行任务。串行任务涉及从数字范围内查找给定数字的出现次数。我的代码如下所示。如何使用concurrent.futures?并行代码我的代码是用python3.5执行的。import concurrent.futures as cf print('defexecutor:
我正在使用concurrent.futures从一个父笔记本并行运行多个笔记本(请参阅下面的片段)。我想以编程的方式访问我正在运行的笔记本的作业id,这样我就可以找到哪一个失败了。import concurrent.futures as futuresfrom typing import List
importf"Executing {len(notebooks)} notebooks with a maxParallel o
假设我希望并行地发送多个数据库查询(或webservice请求),然后将它们聚合起来。我最好使用stream API还是CompletableFuture?; futures.add(CompletableFuture.supplyAsync(() -> query(req.getFirstname, req.getLastname));
//wait for all futures to c
我正在对大量文件执行一些重复的任务,因此我希望并行运行这些任务。def function(file):import concurrent.futures as Cfut futures = [executor.submit(function, file) for file in list_files]
Cfut.wait(f