我想尽快将1GB大文件的所有行读入Stream.目前我正在使用Files(path).lines()为了那个原因。解析文件后，我进行了一些计算(map()/filter())。起初我以为这已经是并行完成的，但似乎我错了:按原样读取文件时，在我的双CPU笔记本电脑上大约需要50秒。但是，如果我使用bash命令拆分文件，然后并行处理它们，则只需要大约30秒。我尝试了以下组合:单个文件，无平行线()流~50秒单个文件，Files(..).lines().parallel().[...]~50秒两个文件，没有平行线()strean~30秒两个文件，Files(..).lines().paral
我有一个生产者和许多消费者。生产者速度快，产出多具有相同值的token需要顺序处理具有不同值的token必须并行处理创建新的Runnable将非常昂贵，而且生产代码可以使用100k的token(为了创建一个Runnable，我必须向构造函数传递一些复杂的构建对象)我可以使用更简单的算法获得相同的结果吗？嵌套带有可重入锁的同步块(synchronizedblock)似乎有点不自然。您可能会注意到任何竞争条件吗？更新:我发现的第二个解决方案是使用3个集合。一个用于缓存生产者结果，第二个用于阻塞队列，第三个使用列表来跟踪正在进行的任务。又有点复杂。我的代码版本importjava.util.
在Java8中，并行流是否可能给出与串行流不同的结果？据我了解，并行流与串行流相同，只是分为多个子流。这是速度的问题。对元素的所有操作都已完成，子流的结果在最后合并。最后，在我看来，并行流和串行流的操作结果应该是相同的。所以我的问题是，这段代码是否可能给我不同的结果？如果可能，为什么会发生？int[]i={1,2,5,10,9,7,25,24,26,34,21,23,23,25,27,852,654,25,58};Doubleserial=Arrays.stream(i).filter(si->{returnsi>5;}).mapToDouble(Double::new).map(Ne
通常并不清楚并行流是如何将输入分割成block的，以及block的连接顺序。有什么方法可以可视化任何流源的整个过程，以更好地了解发生了什么？假设我创建了一个这样的流:Streamstream=IntStream.range(0,100).boxed().parallel();我想看到一些树状结构:[0..99]_____/\_____||[0..49][50..99]__/\____/\__||||[0..24][25..49][50..74][75..99]这意味着整个输入范围[0..99]被拆分为[0..49]和[50..99]范围又进一步split。当然，这样的图应该反射(ref
昨天我问了一个问题:Readingdatainparallelwithmultiprocess我得到了很好的答案，我实现了我标记为正确的答案中提到的解决方案。defread_energies(motif):os.chdir("blabla/working_directory")complx_ener=pd.DataFrame()#complexfunctiontofillthatdataframelig_ener=pd.DataFrame()#complexfunctiontofillthatdataframereturnmotif,complx_ener,lig_enerCOMPLE
在Python中是否有一种简单的(即无需滚动自己的排序函数)无需不必要的复制对并行列表进行排序的方法？例如:foo=range(5)bar=range(5,0,-1)parallelSort(bar,foo)printfoo#[4,3,2,1,0]printbar#[1,2,3,4,5]我看过使用zip的示例，但如果可以轻松避免，将所有数据从并行列表复制到元组列表然后再复制回来似乎很愚蠢。 最佳答案 这里有一个简单的方法:perm=sorted(xrange(len(foo)),key=lambdax:foo[x])这会生成一个排列
我想在我的进程之间共享一个字典，如下所示:deff(y,x):y[x]=[x*x]if__name__=='__main__':pool=Pool(processes=4)inputs=range(10)y={}result=pool.map(f,y,inputs)y返回{}。我怎样才能让它发挥作用？谢谢， 最佳答案 这看起来您正在使用multiprocessing模块。你没有说，这是一个重要的信息。multiprocessing.Pool()实例上的.map()函数有两个参数:一个函数和一个序列。将使用序列中的连续值调用该函数。您
我正在用Python做一个数据挖掘项目，在实验阶段我必须同时运行许多实验。我如何创建n进程，以便每个进程专用于一个实验？我应该使用哪个模块？ 最佳答案 看看Doespythonsupportmultiprocessor/multicoreprogramming?然后看http://wiki.python.org/moin/ParallelProcessing更多选择但通常pythonmultiprocessing(http://docs.python.org/library/multiprocessing.html)模块就足够了
为了下载文件，我创建了一个urlopen对象(urllib2类)并分block读取它。我想多次连接到服务器并在六个不同的session中下载文件。这样做，下载速度应该会更快。许多下载管理器都有此功能。我考虑指定我想在每个session中下载的文件部分，并以某种方式同时处理所有session。我不确定如何实现这一目标。 最佳答案 关于运行并行请求，您可能希望使用urllib3或requests.我花了一些时间来列出类似的问题:寻找[python]+download+concurrent给出了这些有趣的:Concurrentdownlo
我想在python中使用多个cpus对函数进行数值集成。我想做类似的事情:fromscipy.integrateimportquadimportmultiprocessingdefFanDDW(arguments):wtq,eigq_files,DDB_files,EIGR2D_files,FAN_files=arguments...returntot_corr#Numericalintegrationdefintegration(frequency):#Parallelizetheworkovercpuspool=multiprocessing.Pool(processes=nb_c
