我在本地计算机(Mac)上使用Python(IPython和Canopy)和RESTful内容API。我有一组3000个唯一ID可以从API中提取数据，并且一次只能使用一个ID调用API。我希望以某种方式并行进行3组1000次调用以加快速度。这样做的最佳方法是什么？在此先感谢您的帮助! 最佳答案 如果没有关于您正在做什么的更多信息，很难确定，但简单的线程方法可能有意义。假设您有一个处理单个ID的简单函数:importrequestsurl_t="http://localhost:8000/records/%i"defprocess_
我的python代码中有一个嵌套的for循环，看起来像这样:results=[]forazimuthinazimuths:forzenithinzeniths:#Dovariousbitsofstuff#Eventuallygetaresultresults.append(result)我想在我的4核机器上并行化这个循环以加快它的速度。查看IPython并行编程文档(http://ipython.org/ipython-doc/dev/parallel/parallel_multiengine.html#quick-and-easy-parallelism)似乎有一种使用map的简单方
我是并行编程的新手。我的任务是分析数百个数据文件。这些数据中的每一个都将近300MB，并且可以分成许多片。我的电脑是4核电脑。而且我想尽快得到每个数据的结果。每个数据文件的分析包括2个过程。首先将数据读入内存，然后分片成片，这是io密集型的工作。然后，对该文件的切片进行大量计算，这是cpu密集型的。所以我的策略是将这些文件分成4个一组。对于这些文件的每一组，首先，将4个文件的所有数据读入内存，在4个内核中使用4个进程。代码就像，withPool(processes=4)aspool:data_list=pool.map(read_and_slice,files)#len(files)=
我有一个python函数，它从一个文本文件中读取一行并将其写入另一个文本文件。它对文件中的每一行重复此操作。本质上:Readline1->Writeline1->Readline2->Writeline2...等等。我可以并行化这个过程，使用队列来传递数据，所以它更像是:Readline1->Readline2->Readline3...Writeline1->Writeline2....我的问题是-为什么这样做有效(比如为什么我的速度会加快？)。听起来像是个愚蠢的问题，但我在想——我的硬盘肯定一次只能做一件事吗？那么，为什么一个过程不暂停，直到另一个过程完成？当用高级语言编写时，这样
首先，我们得到以下代码:fromvalidate_emailimportvalidate_emailimporttimeimportosdefverify_emails(email_path,good_filepath,bad_filepath):good_emails=open(good_filepath,'w+')bad_emails=open(bad_filepath,'w+')emails=set()withopen(email_path)asf:foremailinf:email=email.strip()ifemailinemails:continueemails.add(
我正在使用类似于下面的东西来并行化两个矩阵上的for循环fromjoblibimportParallel,delayedimportnumpydefprocessInput(i,j):forkinrange(len(i)):i[k]=1fortinrange(len(b)):j[t]=0returni,ja=numpy.eye(3)b=numpy.eye(3)num_cores=2(a,b)=Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(processInput)(i,j)fori,jinzip(a,b))但我收到以下错误:要解压的值太多(预期为2个)有没有办法
是否有并行版本的t-SNE算法的Python库？或者多核/并行t-SNE算法是否存在？我正在尝试使用t-SNE减少词汇表中所有word2vec的维度(300d->2d)。问题:词汇表的大小约为130000，对它们进行t-SNE花费的时间太长。 最佳答案 是的，有t-SNE的barnes-hutt实现的并行版本。https://github.com/DmitryUlyanov/Multicore-TSNE现在还有一个新的tSNE实现，它使用快速傅里叶变换函数来显着加快卷积步骤。它还使用ANNOY库执行最近邻搜索，默认的基于树的方法也在
作者：禅与计算机程序设计艺术11."Flink与Cassandra：如何在大规模数据处理中存储与管理数据"1.引言1.1.背景介绍随着大数据时代的到来，数据处理的需求也越来越大。在实际工作中，我们常常需要处理海量数据，如何高效地存储与管理数据成为了我们必须面对的问题。1.2.文章目的本文旨在探讨如何在大型数据处理环境中使用Flink和Cassandra进行数据存储与管理。首先将介绍Flink的基本概念和原理，然后讨论如何使用Cassandra进行数据存储。接着将讨论Flink和Cassandra之间的技术比较，最后给出实际应用场景和代码实现。1.3.目标受众本文主要针对大数据处理工程师、架构师
一、FLINK实时数仓项目简介1、普通实时计算与实时数仓比较普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。 2、实时数仓项目分层ODS原始数据，日志和业务数据 。DWD根据数据对象为单位进行分流，比如订单、页面访问等等。DIM维度数据。DWM对于部分数据对象进行进一步加工，比如独立访问、跳出行为ÿ
我正在使用python2.7在gae上开发一个应用程序，ajax调用从API请求一些数据，单个请求可能需要大约200毫秒，但是当我打开两个浏览器并在非常接近的时间发出两个请求时，它们需要不止是它的两倍，我已经尝试将所有内容都放在线程中但是它没有用..(当应用程序在线时会发生这种情况，而不仅仅是在开发服务器上)所以我写了这个简单的测试，看看这是否是python中的一般问题(在繁忙等待的情况下)，这里是代码和结果:defwork():t=datetime.now()printthreading.currentThread(),ti=0whilei在macosx，corei7(4核，8线程)
