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
我使用了一个稍作修改的wordcount示例(https://github.com/apache/beam/blob/master/sdks/python/apache_beam/examples/wordcount.py),将流程函数替换为以下内容: def process(self, element):
"""Returns an iterator over the words of this element.
The element is a line of text. If the line is blank, note that, to
我在RMarkdown中使用reticulate,并试图通过并行处理来运行本地定义的Python函数。我环顾四周,我发现是最接近于解决我的问题的,除了我使用的函数不是在单独的Python脚本中定义的,而是在Rmarkdown中定义的。下面是一个使用llply的简化示例,它给出了错误Error in unserialize(socklist[[n]]) : error reading from connection。
我还尝试过foreach(),它即使使用reticulate::py$function也不能识别py$对象。
我还尝试了mclapply和pbmcapply,它们似乎运行并占用所有
我有以下简单的程序: from pathos.core import connect
tunnel = connect('192.168.1.5', port=50004)
print(tunnel)
print(type(tunnel._lport))
print(tunnel._rport)
def sleepy_squared(x):
from time import sleep
sleep(1.0)
return x**2
from pathos.pp import ParallelPythonPool as Pool
p = Pool
同时运行多个python脚本的最快方法是什么?
我发现了两种方法,但它们如何比较(优点和缺点)?还有更快的方法吗?
方法1)使用bash脚本:
python pre_process.py --with_some_different_option &
python pre_process.py --with_some_different_option &
... n times
方法2)使用python:
from multiprocessing import Pool
pool = Pool(n) # or whatever number of cores
df_list =
我想在我的笔记本电脑上同时运行两个python脚本,而不会降低它们的计算速度。
我搜索了一下,看到说我们应该使用bash文件。我已经搜索过了,但我不知道我应该做什么,以及如何使用这种称为bash的方式运行这些脚本。
python script1.py &
python script2.py &
我在这方面经验不足,我需要你的专业意见。我不知道该怎么做,在哪里做,怎么做。我使用的是Windows 64位。
最好的
PS: The answer I checked the mark is a way to run in parallel two tasks, but it does
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
我在一个大数据集上运行k-方法。我把它设成这样:
from sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(n_clusters=500, max_iter = 1, n_init=1,
init = 'random', precompute_distances = 0, n_jobs = -2)
# The following line computes the fit on a matrix "mat"
km.fit(mat)
我的机器有8个核心。文档中写着“对于n_jobs = -2,除了一个CPU之外,所有的C
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)?
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
在学习python的多处理模块时,我注意到使用超过物理CPU实际数量的进程来运行程序会导致执行速度更快。为什么?
这是我的测试代码:
from multiprocessing import Pool, cpu_count
import time
def my_func(to):
out = 0
for n in range(1, to):
out += n ** n
return out
def main():
cpus = cpu_count()
print 'CPU count: %i' % cpus
r