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
是否可以创建一个同时执行更多事情的程序(例如python)?例如:
import time
while True:
time.sleep(30)
#do something that require some seconds. time.sleep just for example
但是同时做一些其他的事情,比如检查时钟,如果时间是12:00,打印“它是12:00”。
这有可能吗?
手术姐妹会做类似的事情吗?
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", &
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(
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?
大家好,目前我正在尝试将当前的数据库迁移到另一个数据库,这个过程不幸地涉及到了python。我可以用单线程完成它,但它非常慢,需要几个小时才能完成一百万个数据。在python中有没有类似的方法,比如Java executor和futures?
请注意,user_list是1000/1M的区块
for data in user_list:
q = """ insert into users(id,name,address,password)
Values({id},{name},{address},{password})
"
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
我已经创建并应用了。在这个应用程序中,我使用了多处理库。在该应用程序中,我使用两个进程(同一类的实例)来使用Kafka中的数据并将其放入Python队列。
这是我使用的库:
Q1. Is it concurrency or is it parallelism?
Q2. Is it multithreading or is it multiprocessing?
Q3. How does Python maps Processes to CPUs? (does this question make sense?)
我知道为了谈论多线程,我需要使用独立的/多个CPU (因此独立的线程映射到独立