我想要一个看起来像这样的层次结构(它必须看起来像这样)main_folder\main.pydomain_sub_directory\__init__.pydomain.pyui_sub_direcotory\__init__.pymenu.py我需要从main.py激活ui.py，然后从menu.py访问domain.py。我该怎么做？我主要是这样做的:importui_sub_directory.ui在用户界面中:importdomain_sub_directory.domain但是UI模块看不到域模块。我做错了什么？顺便说一句，我还需要导入我正在使用的类吗？这和之间有什么区别:f
我正在Python上下文中并行运行一些Matlab代码(我知道，但这就是正在发生的事情)，我遇到了涉及matlab.double的导入错误。相同的代码在multiprocessing.Pool中运行良好，所以我无法弄清楚问题出在哪里。这是一个最小的重现测试用例。importmatlabfrommultiprocessingimportPoolfromjoblibimportParallel,delayed#AglobalobjectthatIwouldliketobeavailableintheparallelsubroutinex=matlab.double([[0.0]])deff
我一直在玩弄IPython.parallel，我想使用我自己的一些自定义模块，但无法按照thecookbook上的说明进行操作使用dview.sync_imports()。唯一对我有用的是defmy_parallel_func(args):importsyssys.path.append('/path/to/my/module')importmy_module#andalltherest然后在主要只是为了if__name__=='__main__':#setupdview...dview.map(my_parallel_func,my_args)在我看来，正确的做法应该是withdvi
我有一个生成图形的函数(神经网络模型)。我希望在带有Torque的标准集群上使用PBS从python测试几个参数、方法和不同的输入(意味着函数的数百次运行)。注意:我尝试了parallelpython、ipython等，但从未完全满意，因为我想要更简单的东西。集群处于我无法更改的给定配置中，这种集成python+qsub的解决方案肯定会有益于社区。为了简化事情，我有一个简单的函数，例如:importmyModuledefmodel(input,a=1.,N=100):do_lots_number_crunching(input,a,N)pylab.savefig('figure_'+i
我有一个函数foo，它将指向内存的指针作为参数，并写入和读取该内存:cdefvoidfoo(double*data):data[some_index_int]=some_value_doubledo_something_dependent_on(data)我像这样分配给data:cdefintN=some_intcdefdouble*data=malloc(N*sizeof(double))cdefintiforiincython.parallel.prange(N,nogil=True):foo(data)readout(data)我现在的问题是:不同的线程如何处理这个问题？我的猜测
我正在试验IPython.parallel，只想在不同的引擎上启动多个shell命令。我有以下笔记本:单元格0:fromIPython.parallelimportClientclient=Client()printlen(client)5然后启动命令:单元格1:%%px--targets0--noblock!pythonserver.py单元格2:%%px--targets1--noblock!pythonmincemeat.py127.0.0.1单元格3:%%px--targets2--noblock!pythonmincemeat.py127.0.0.1它的作用是使用mincem
我在Jupyternotebook上使用pyspark。以下是Spark的设置方式:importfindsparkfindspark.init(spark_home='/home/edamame/spark/spark-2.0.0-bin-spark-2.0.0-bin-hadoop2.6-hive',python_path='python2.7')importpysparkfrompyspark.sqlimport*sc=pyspark.sql.SparkSession.builder.master("yarn-client").config("spark.executor.memo
更多新手问题:这段代码从主窗口的列表中抓取了一些代理(我不知道如何让变量在不同的函数之间可用)并检查每个代理(简单的httpwebrequest)然后将它们添加到名为finishedProxies的列表中。由于某种原因，当我按下开始按钮时，整个程序挂断了。我的印象是Parallel为每个操作创建单独的线程，让UI线程保持独立，以便它响应？privatevoidstart_Click(objectsender,RoutedEventArgse){//PopulatealistofproxiesListproxies=newList();ListfinishedProxies=newLis
我试图通过使用Parallel.For来加快我的计算时间。我有一个8核的IntelCorei7Q840CPU，但与顺序for循环相比，我只能获得4的性能比。这是否与Parallel.For一样好，还是可以微调方法调用以提高性能？这是我的测试代码，顺序:varloops=200;varperloop=10000000;varsum=0.0;for(vark=0;k和并行:sum=0.0;Parallel.For(0,loops,k=>{varsumk=0.0;for(vari=0;i我正在并行化的循环涉及使用“全局”定义的变量sum进行计算，但这应该只占并行化循环内总时间的一小部分。在发
我试图找出Parallel.Foreach的异常和取消是如何工作的。所有示例似乎都与任务有关。Parallel.Foreach中的异常会发生什么？-我是否将整个循环包装在try/catch(AggregateException)中？-循环中的所有其他任务，甚至尚未开始的任务，是否会在异常被捕获之前运行完成？CancellationToken同样的问题 最佳答案 简而言之，每个循环中的异常被聚合并呈现在AggregateException下。每当发生异常时，允许完成已启动的循环，但不会启动进一步的循环。ForEach确实有很多over
