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python 并发、并行处理、分布式处理

并行编程 线程 进程 使用多个进程 接口 Executor ,ProcessPoolExecutor 5. 锁 6. 分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....开发部署 travis-ci docker 减少CPU指令: 加速python可以利用 CPython 获取 C 语言性能 Numba 加速 Numpy PyPy解释器 减少 IO 等待...响应式编程 旨在打造出色并发系统 响应速度快 伸缩性高,处理各种负载 富有弹性,应对故障 消息驱动,不阻塞 ReactiveX 是一个项目,实现了用于众多语言响应式编程工具,RxPy 是其中一个库...并行编程 问题是独立,或者高度独立,可以使用多核进行计算 如果子问题之间需要共享数据,实现起来不那么容器,有进程间通信开销问题 线程 以共享内存方式实现并行一种常见方式是 线程 由于 python... 全局解释器锁 GIL ,线程执行 python 语句时,获取一个锁,执行完毕后,释放锁 每次只有一个线程能够获得这个锁,其他线程就不能执行 python 语句了 虽然有 GIL 问题,但是遇到耗时操作

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Python基于匹配项列表列表串联

正常我们在使用python爬虫时候,尤其在用python开发时,想要基于匹配项将子列表串联成一个列表,我们可以使用列表推导式或循环来实现,这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。...1、问题背景给定一个列表列表,其中每个子列表代表一个对象,子列表第一个和第二个元素是对象几何形状和名称,第三个元素是对象z坐标,第四个元素是对象键区域。...2、解决方案以下代码实现了基于匹配项列表列表串联:import itertools​def merge_sublists(sublists): """ 合并具有相同键区域列表。​...'', '', '', '']['Aquitards~:#>1', 'Aquitard 9', 1, '9', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']"基于匹配项列表列表串联...具体来说,假设有两个列表,一个是主列表,其中包含多个子列表;另一个是匹配列表,包含一些与主列表列表相关项。现在目标是,根据匹配列表项,将主列表中相应列表连接或组合成一个新列表

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Python笔记(二):列表+列表数据处理+函数

"]]       print(user[6][0])     输出:张三年收入       print(user[6][1][1])  输出:工资收入 (四)使用for in 迭代处理列表。...user = ["张三","李四","王五",["张三年收入",["工资收入","津贴","来源天上"]]] #pythonfor循环就是用来处理列表和其他迭代结构 #也可以通过while实现,不过...        print(ue) 输出: 张三 李四 王五 张三年收入 ['工资收入', '津贴', '来源天上'] (六)第五步中可以发现,第三层列表还是以列表形式打印,该怎么处理?...通过下面的函数我们就可以处理多层嵌套列表了。...#创建一个用来处理列表函数 def print_li(the_list):     for ue in the_list:         #判断数据类型是不是列表         if isinstance

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Python数据处理列表)——(二)

上次讲了Python数据处理中元组一些使用方法 这次就讲讲列表列表 使用: 本次内容: 目录 二、列表 Q1:上次留了一个问题,那就是元组中数据是不可变,那么列表元素可以改变吗?...Q5:既然Python能给我们把数字排好序,那么字符也能不能像数字那样排好序呢? Q5.1 但是有时我们只要临时修改以下排列顺序,要该怎么做呢?...其实Python中排序用到 .sort(),看下面的代码 print(list) list.sort() for x in list: print(x)   程序运行结果如下 这样Python...其实Python中增添用.append(参数) 函数就可以了 下面看看这段代码 list = [1,2,3,4,5,6] list.append(7)#将7添加到;列表末尾 list.append([21,3,2...Python中提供了 insert 函数 供我们在任意位置插入一个元素,它用法如下 list = [1,2,3,4,5,6] print(list) list.insert(0,'ada')#前者代表表中位置

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谈谈Java任务并行处理

3-31-1.jpg 前言 谈到并行,我们可能最先想到是线程,多个线程一起运行,来提高我们系统整体处理速度;为什么使用多个线程就能提高处理速度,因为现在计算机普遍都是多核处理器,我们需要充分利用...cpu资源;如果站更高一点来看,我们每台机器都可以是一个处理节点,多台机器并行处理并行处理方式可以说无处不在,本文主要来谈谈Java在并行处理方面的努力。...如何并行 我觉得并行核心在于"拆分",把大任务变成小任务,然后利用多核CPU也好,还是多节点也好,同时并行处理,Java历代版本更新,都在为我们开发者提供更方便并行处理,从开始Thread,到线程池...,再到fork/join框架,最后到流处理,下面使用简单求和例子来看看各种方式是如何并行处理; 单线程处理 首先看一下最简单单线程处理方式,直接使用主线程进行求和操作; public class...,可以看到Java一直在为提供更方便并行处理而努力。

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【QQ问题汇总】基于任务并行基于数据并行有什么区别吗

问题1:基于任务并行基于数据并行有什么区别吗? 答:有区别,前者往往是cpu上的当时,而后者往往是gpu上。前者可以看成只有一个work-itemkernel实例。...最初OpenCL有两种工作模型。包括任务并行(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item一次kernel启动。...因为基本上除了CPU外,常见GPU并不能很有效执行此模型下kernel实例。...在GPU上常见做法依然建议使用数据并行(一份kernel代码, N个work-item在同时执行它, 但对应不同数据)。CUDA从来只建议使用数据并行, 否则将十分低效。...(P2P = peer to peer) 一张显卡可以从同一个PCI-E Root Switch/Complex下另外一张显卡身上,直接访问对方显存, 或者直接将对方显存里面的东西复制到自己显存里

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Java并行处理入门

其中,parallel() 方法为流处理引入了并行化能力,允许开发者充分利用多核处理优势,大幅提升大规模数据集处理效率。....; // 假设有一个包含大量元素列表numbers.stream() // 创建顺序流    .parallel() // 转换为并行流    .filter(n -> n % 2 == 0) //...并行工作原理并行处理背后核心机制主要包括以下几个方面:分割与合并自动流水线化适应性执行策略并行流根据数据集大小、处理器核心数等因素动态调整并行度和任务划分策略。...总之,parallel() 方法通过将原始列表拆分成多个子任务,并在独立线程上并行执行流操作链各个阶段,最后合并处理结果,实现了对列表数据高效并行处理。...通过合理使用并行流,开发者可以显著提升大规模数据集处理性能,充分发挥现代多核处理潜力。然而,使用并行流时也应注意避免数据依赖、状态共享等问题,适时进行性能评估与调整。

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python处理猫眼字体动态加密

本文仅从技术层面进行讨论,在使用程序获取互联网上数据时,请务必遵守数据提供方使用协议,以免造成侵权。 现在网站应对爬虫手法越来越多,很多能够看到数据也没法通过代码直接获取。...我们在之前文章中提到了,大众点评是用了静态字体加密。这次我们抱着学习态度,以猫眼电影为例来探讨下如何应对动态字体加密。...没有了解过字体加密小伙伴可以先看看上一篇,本文与上一篇重复部分就不细讲了。...其中A字体1对应是【uniECC8】 B字体1对应是【uniE5FD】 C字体1对应是【uniEE6C】 并无规律。...很多网上教程到这里就结束了,因为按理说这三个字体统一数字对应XY坐标应是一样。 这说明猫眼最近又新挖了一个坑,继续填坑。 看看上面的三个图,其实他们XY坐标差异并不大。

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【开发日记】Java中并行处理

在现代软件开发中,充分利用多核处理并行处理能力已成为提高应用性能关键。在Java中,Executor提供了一个工具集,用于简化多线程编程,其中线程池是其核心组件之一。...在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用线程池来优化任务处理 1、线程池基本概念 线程池(Thread Pool)是一种基于池化技术多线程处理方式。...它允许我们创建一定数量线程并重用它们来执行多个任务。在Java中,ExecutorService 接口及其实现类提供了线程池功能。 1.2、为什么使用线程池?...性能提升:通过并行处理多个任务,可以显著提高应用性能。 更好线程管理:线程池提供了一种统一管理线程方式,包括线程创建、执行和销毁。...2、实现线程池示例代码 让我们通过一个简单示例来看看如何在Java中实现线程池。

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区块链全方位并行处理

背 景 PTE(Parallel Transaction Executor,一种基于 DAG 模型并行交易执行器)引入,使 FISCO BCOS 具备了并行执行交易能力,显著提升了节点交易处理效率...如下图所示,基于左图原始交易列表顺序进行拓扑排序后,可以得到右图交易DAG。 ? 模块架构 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 其中主要流程包括: 用户直接或间接通过SDK发起交易。...交易可以是能够并行执行交易和不能并行执行交易; 交易进入节点交易池中,等待打包; 交易被Sealer打包为区块,经过共识后,发送至BlockVerifier进行验证; BlockVerifier根据区块中交易列表生成交易...基于这一考虑,我们决定在原有的 RLP 编解码方案稍作修改,通过为每个被编码元素添加额外位置偏移信息,便可以做到并行解码 RLP 同时不会改动大量原有代码。...所谓数据级并行,即是将数据作为划分对象,通过将数据划分为大小近似相等片段,通过在多个线程上对不同数据片段上进行操作,达到并行处理数据集目的。

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基于PYTHONABAQUS后处理开发

ABAQUS 处理功能不能完全提供我们在分析过程中所需数据,为更好扩展后处理功能,查看和分析结果数据,本文提出了使用Python 语言对ABAQUS 进行二次开发来达到这一目的方法。...,可以胜任复杂结构静态与动态分析。...本文通过Python 脚本语言来提取ABAQUS 处理结果,并对结果数据进行相应计算和转换,并将处理结果作为初始条件应用于其后开发过程中。...1 ABAQUS、PYTHON接口程序 ABAQUS 二次开发可以通过Python 脚本语言控ABAQUS内核实现前处理建模和后处理计算分析。...使用Python 进行二次开发,可以有效查看并处理分析过程中所关心数据,并根据使用者要求进行各种数据处理,提高了分析能力。

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基于PythonExcel处理工具

1 项目描述 为了减轻妹子工作中处理Excel辛苦,用python写了几个处理xlsx代码,分别完成一些独立任务,如根据考勤记录判断每天未来、迟到、早退名单,实现两个复杂xlsx文件单元格对比...3 开发 我项目托管于Github,example文件夹里面包含了一些pyqt4教程例子,My_dear.py是最终程序代码,整合了考勤文件处理和Excel表格对比两个功能。...,左边列表两项即对应不同标签页。 image.png ​ pyqt4教程例子主要来源于这里。...sudo pip install pyinstaller复制代码 接下来打包成在mac os上可以直接运行app格式,第一行命令生成打包中间文件My_dear.spec,第二行代码处理该文件并完成打包...在windows上,有了python,如果想使用pyqt4,安装一个软件就够了,里面包含了你需要一切! 下载地址在这里,直接根据你python版本和位数选择exe即可。

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基于MPI并行遗传算法

基于MPI并行遗传算法 求解港口船舶调度问题 在上一篇文章中我们大致了解到了MPI基本概念以及其运行原理,并且学习了一些简单MPI通信函数以及例子。...上述模型基于MPI实现 为了以MPI加速上述模型,我们首先需要分析模型并行性。...为了在MPI通信中传递自定义数据,MPI并行库提供了多种多样方式供我们选用。 我们可以定义一个新类型,其由已知MPI类型构成。...假如我有一个结构体如下定义: Struct MyStruct { Int *array; Double fitness; }; 其中array是一个int型指针,程序运行时我会动态给他分配一段内存...高性能计算之并行编程技术—— MPI 并行程序设计[M]北京: 清华大学出版社,2001-1 [2] Quinn, M.J.

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