我有一个scipy.sparse.csr_matrix格式的大稀疏矩阵X，我想利用并行性将其乘以一个numpy数组W。经过一些研究，我发现我需要在多处理中使用Array以避免在进程之间复制X和W(来自例如:HowtocombinePool.mapwithArray(sharedmemory)inPythonmultiprocessing?和IssharedreadonlydatacopiedtodifferentprocessesforPythonmultiprocessing?)。这是我最近的尝试importmultiprocessingimportnumpyimportscipy.
我是Spark的新手，正在尝试用Python理解Spark的概念。在使用Python为Spark开发应用程序时，我对以并行方式处理数据的方式感到有点困惑。1。每个人都说我不需要担心在处理封装在RDD变量中的数据时会涉及到哪个节点和多少个节点。因此，根据我的最佳理解，我相信Spark集群会对以下代码执行的操作:a=sc.textFile(filename)b=a.filter(lambdax:len(x)>0andx.split("\t").count("9999-12-31")==0)c=b.collect()可以描述为以下步骤:(1)变量a会被保存为一个RDD变量，包含预期的txt文
简而言之我想同时更改复杂的Python对象，每个对象仅由一个进程处理。我该怎么做(最有效)？实现某种pickle支持会有帮助吗？这样会有效率吗？完整问题我有一个python数据结构ArrayDict，它基本上由一个numpy数组和一个字典组成，并将任意索引映射到数组中的行。在我的例子中，所有键都是整数。a=ArrayDict()a[1234]=12.5a[10]=3print(a[1234])#12.5print(a[10])#3.0print(a[1234]==a.array[a.indexDict[1234]])#true现在我有多个这样的ArrayDict并想将它们填充到myMe
如何在Cython中并行迭代一个(Python)列表？考虑以下简单函数:defsumList():cdefintn=1000cdefintsum=0ls=[iforiinrange(n)]cdefPy_ssize_tiforiinprange(n,nogil=True):sum+=ls[i]returnsum这会产生很多编译器错误，因为没有GIL的并行部分显然不能与任何Python对象一起工作:ErrorcompilingCythonfile:------------------------------------------------------------...ls=[ifori
主要问题:如何在python和scikit-learn中组合不同的随机森林？我目前正在使用R中的randomForest包来使用弹性映射减少生成随机森林对象。这是为了解决分类问题。由于我的输入数据太大，一台机器的内存无法容纳，我将数据采样成较小的数据集，并生成包含较小树集的随机森林对象。然后，我使用修改后的组合函数将不同的树组合在一起，以创建一个新的随机森林对象。这个随机森林对象包含特征重要性和最终的树集。这不包括树的oob错误或投票。虽然这在R中运行良好，但我想使用scikit-learn在Python中做同样的事情。我可以创建不同的随机森林对象，但我没有办法将它们组合在一起形成一个
如果这对某些人来说太简单了，我很抱歉，但我仍然不明白python的多处理技巧。我读过http://docs.python.org/dev/library/multiprocessinghttp://pymotw.com/2/multiprocessing/basics.html以及谷歌给我的许多其他教程和示例......其中许多也来自这里。嗯，我的情况是我必须计算许多numpy矩阵，然后我需要将它们存储在一个numpy矩阵中。假设我想使用20个内核(或者我可以使用20个内核)但我还没有成功使用池资源，因为它使进程保持事件状态直到池“死亡”。所以我想做这样的事情:frommultipro
我定义了三个任务T1、T2和T3，然后定义了一个任务T4，如下:classT4(luigi.Task)defrequires(self):return[T1(),T2(),T3()]是否有一种自然的方式告诉Luigi我希望这些任务T1、T2和T3并行执行？ 最佳答案 这取决于T1、T2和T3有什么依赖关系。如果他们没有其他任务作为共同依赖项，您只需运行指定--workers=3和Luigiwillruneachtaskinaseparateworker的任务即可。. 关于python-在
可能重复：HowcanIspeedupfetchingpageswithurllib2inpython?我有一个python脚本，可以下载网页，解析它并从该页面返回一些值。为了得到最后的结果，我需要刮几页这样的纸。每次页面检索都需要很长的时间（5-10秒），我更喜欢并行进行请求以减少等待时间。问题是——哪种机制能够快速、正确地完成任务，并且CPU/内存浪费最小？扭曲的，异步的，线程化的，还有什么？你能提供一些例子的链接吗？谢谢upd：这个问题有几个解决方案，我正在寻找速度和资源之间的折衷方案。如果你能告诉一些经验细节——从你的角度看它是如何快速加载的，等等——那将是非常有帮助的。
我正在尝试在GAE上使用Python创建一个简单的Web应用程序。该应用程序需要根据收到的请求生成一些线程。为此，我正在使用python的线程库。我生成所有线程，然后等待它们。t1.start()t2.start()t3.start()t1.join()t2.join()t3.join()应用程序运行良好，除了线程是串行运行而不是并发运行(通过在每个线程的run()方法的开始/结束处打印时间戳来确认这一点)。我已按照http://code.google.com/appengine/docs/python/python27/using27.html#Multithreading中给出的说
我正在将数百个ODT文件转换为PDF文件，一个接一个地进行需要很长时间。我有一个多核CPU。是否可以使用bash或python编写脚本来并行执行这些操作？有没有一种方法可以从命令行使用libreoffice并行化(不确定我是否使用了正确的词)批量文档转换？我一直在python/bash中调用以下命令:libreoffice--headless--convert-topdf*appsmergeme.odt或subprocess.call(str('cd$HOME;libreoffice--headless--convert-topdf*appsmergeme.odt'),shell=Tr
