我有一份CSV文件的清单。我想对其中的每一个做一组操作,然后生成一个计数器dict,并且我想从所有CSV文件中验证包含单个计数器dict的主列表。我希望并行处理每个csv文件,然后从每个文件返回计数器dict。我在这里找到了一个类似的解决方案:
我用了大卫·卡伦提出的解决方案。这个解决方案对于字符串非常有效,但是当我试图返回一个计数器dict或一个普通dict时。所有的CSV文件都会被处理,直到send_end.send(结果),在执行时它会永远挂在那里,然后抛出一个内存错误。我正在Linux服务器上运行这个程序,它有足够的内存来创建计数器dicts列表。
我使用了以下代码:
import m
如果我有一个名为myfiles/的文件夹,其中包含一堆python文件,在shell脚本中如下所示:
for k in myfiles/*.py
do
// code here?
done
如何为每个k打印一个仅为--name-of-file--.py的字符串?如果我这样做了
echo $k
按原样,它会打印myfiles/--name-of-file--.py
我对shell脚本编程非常陌生,但是cut函数似乎尝试剪切文件的内容,而不仅仅是文件名(我真的不知道如何使用cut)。
为了清楚起见,我想知道如何在打印时去掉文件夹名称。
我想在~6500个目录中运行一个简单的python脚本。最简单、最不有效的方法是:
for d in *_directorynumber; do (cd "$d" && cp ../script.py . && python ./script.py );done
这显然要花很长时间。相反,我尝试并行运行:
task(){
cd "$d" && python ./script.py .
}
然后按如下方式运行此任务:
for d in *_directorynumber; do
task "$d
(我不知道是否应该在这里问这个问题,还是另一个stackexchange)
当执行heav I/O绑定任务(例如API-调用或数据库获取)时,我想知道,如果Python只使用一个进程进行多线程处理,即我们可以通过将多线程和多线程结合起来创建更多的线程,比如下面的伪代码。
for process in Processes:
for thread in threads:
fetch_api_resuls(thread)
或者Python会自动做到这一点吗?
使用多处理(如mp )的python (v3.7)脚本有多个问题。其中之一是我的计算以"OSError: Errno 24太多打开的文件“结尾。我的脚本和模块很复杂,所以我将问题分解为以下代码:
def worker(n):
time.sleep(1)
n = 2000
procs = [mp.Process(target=worker, args=(i,)) for i in range(n)]
nprocs = 40
i = 0
while i<n:
if (len(mp.active_children())<=nprocs):
在过去几天中,我提交了几个问题,试图了解如何正确使用multiprocessing python库。
我使用的当前方法是将任务拆分到多个进程上,这些进程等于机器上可用CPU核的数量,如下所示:
from multiprocessing import Pool
from contextlib import closing
def myFunction(row):
# row function
with closing(Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())) as pool:
pool.map(myFunction, rowLi
我正在尝试使用大型数据集运行以下docplex.cp.model。这是一些示例数据: import numpy as np
from docplex.cp.model import CpoModel
N = 180000
S = 10
k = 2
u_i = np.random.rand(N)[:,np.newaxis]
u_ij = np.random.rand(N*S).reshape(N, S)
beta = np.random.rand(N)[:,np.newaxis]
m = CpoModel(name = 'model')
R = range(1, S)
i