我有100个地点要处理。每个位置都需要相同的工作流程,因此我开发了一组脚本来实现这一点。
首先,我在Python中准备了位置文件。然后,第一个Python代码使用子进程调用另一个(第二个) Python脚本。第二个Python调用模块并执行一些例程,然后再次调用子进程来运行一组PSQL命令。
一旦第一个Python脚本调用第二个脚本,它就可以自由地从下一个位置开始。现在,我允许触发第二个Python的5个实例:
for x, every in enumerate(location):
.... (PREP CODE)
if x == 0:
process = subpr
在Python + Python Image Library脚本中,有一个名为processPixel( image,pos)的函数,用于计算图像的函数中的数学索引和图像上的位置。此索引是使用简单的for循环为每个像素计算的:
for x in range(image.size[0)):
for y in range(image.size[1)):
myIndex[x,y] = processPixel(image,[x,y])
这花费了太多的时间。如何实现线程化来分散工作,加快速度呢?多线程代码能有多快?具体地说,这是由处理器核心的数量定义的吗?
我正在运行一个MacBook Pro:
我正在通过Anaconda安装python2.7。
Last login: Wed Nov 11 21:41:33 on ttys002
Matthews-MacBook-Pro:~ matthewdunn$ python
Python 2.7.10 |Anaconda 2.4.0 (x86_64)| (default, Oct 19 2015, 18:31:17)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5577)] on darwin
Type "help", "copyright", &
我有一个PyQt5应用程序,它在我的开发机器(核心i7 Windows 7)上运行得很好,但是在我的目标平台()上存在性能问题。在对当前代码进行“优化”之前,我一直在进一步详细研究Python并发性(即确保所有UI代码都在MainThread中,所有逻辑代码都在单独的线程中)。我了解到GIL很大程度上阻止了CPython解释器实现真正的并发性。
我的问题是:使用IronPython或Cython作为解释器更好,还是将所有逻辑发送到可以使用多核的外部非Python函数,并让PyQt应用程序简单地更新UI?如果采用后一种语言,哪种语言最适合高速并行计算?
我对python非常陌生,我不确定在分布式集群上实现多线程/多进程代码的最佳方法是什么。
我试图使用Python编写一个包装器脚本,该脚本使用PBS队列系统调用运行在大型集群上的外部MPI程序。下面给出了一个(非常)简化的脚本类型版本,代码移到特定目录中,运行外部MPI程序并检查结果,以查看是否有任何重大更改。
#!/local/python-2.7.1/bin/python2.7
import os
import subprocess as sp
import coordinate_functions as coord_funcs
os.chdir('/usr/work/cmur
我在aws lambda中有下面的代码可以从API获得响应,直到状态完成为止。我使用了来自concurrent.futures的concurrent.futures。
这是示例代码。
import requests
import json
import concurrent.futures
def copy_url(headers,data):
collectionStatus = 'INITIATED'
retries = 0
print(" The data to be copied is ",data)
while (collec
我希望使用更多的处理器来运行我的代码,以尽量减少运行时间。虽然我试着去做,但没有达到预期的结果。我的代码非常大,这就是为什么我在这里给出一个非常小而简单的代码(尽管它不需要并行作业来运行这段代码),只是为了知道如何在python中完成并行工作。如有任何意见或建议,将不胜感激。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
def solveit(n,y0):
def exam(y, x):
theta, omega = y
d
在Python中,我使用一个名为futures的库,它允许我以简洁和清晰的方式使用N个工作进程池进行处理工作:
schedulerQ = []
for ... in ...:
workParam = ... # arguments for call to processingFunction(workParam)
schedulerQ.append(workParam)
with futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 5 CPUs
for retValue in executor.map(
所以我从一堆不同的文件中读取了很多数据。主要的速度障碍之一是读取数据。问题是,这些文件位于各自的目录中,用于它们的时间步骤,其中包含该时间步骤的每个变量。基本上,我有一些像这样的功能。
def ReadFiles(path,points,directories,variables):
data = {}
for j in range(len(variables)):
data[variables[j]] = np.zeros((len(timeDirs),numPts))
for i in range(len(timeDirs)):
tfi
我决定学习如何在Python中实现多线程,并做了一个比较,看看在双核CPU上我会获得什么样的性能提升。我发现我的简单多线程代码实际上比顺序等效代码运行得慢,我不知道为什么。
我设计的测试是生成一个大的随机数列表,然后打印最大值
from random import random
import threading
def ox():
print max([random() for x in xrange(20000000)])
在我的Intel Core2 Duo上,ox()大约需要6秒才能完成,而ox();ox()大约需要12秒。
然后,我尝试从两个线程调用ox(),看看完成的速度有
我试着用铁锈来加速数据传输。该管道包含一些我不想修改的Python代码,因此我试图按照-使用和多线程从Rust运行它们。但是,性能与我所期望的不一样,它实际上与在单个线程中顺序运行python代码位相同。
在阅读文档时,我理解在调用以下内容时,您实际上得到了一个指向一个Python解释器的指针,该解释器只能创建一次,即使您单独从多个线程运行它。
let gil = Python::acquire_gil();
let py = gil.python();
如果是这样的话,这意味着Python实际上也阻止了所有在Rust中的并行执行。有办法解决这个问题吗?
下面是我测试的代码:
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
[ x*x for x in range(1000) ]
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编程技巧可以并行化列表理解计算(以便使用所有16 / 32 / ...核心或通过计算机网格或云分布计算)?