有没有办法在多个并行任务之间动态修改主机？这是我目前所拥有的。definit_hosts():env.hosts=[host1,host2,host3,host4]@paralleldeftask_1():ifconditionisFalse:env.hosts.remove(env.host)@paralleldeftask_2():run('uname-s')显然我缺少一些env参数，但我只希望task_2在满足task_1条件的主机上运行。task_2的主机列表似乎在启动时已初始化，因为它在init_hosts()中定义的初始env.hosts列表中的所有主机上运行>。我也尝试过
这个问题在这里已经有了答案:HowcanItellifastringrepeatsitselfinPython?(13个答案)关闭7年前。我正在测试模拟的输出以查看它是否在某个时刻进入循环，因此我需要知道输出是否会自行重复。例如，可能有400个数字，然后是400000个数字循环。输出仅包含0-9的数字。我有以下正则表达式函数，我用它来匹配单个长字符串中的重复项:defrepetitions(s):r=re.compile(r"(.+?)\1+")formatchinr.finditer(s):iflen(match.group(1))>1andlen(match.group(0))/l
我正在构建一个脚本，该脚本生成输入数据[参数]供另一个程序计算。我想优化结果数据。以前我一直在使用numpypowell优化。伪代码看起来像这样。defvalue(param):run_program(param)#Parseoutputreturnvaluescipy.optimize.fmin_powell(value,param)这很好用；但是，它非常慢，因为程序的每次迭代都可能需要数天才能运行。我想做的是粗粒度并行化这个。因此，它不会一次运行一个迭代，而是一次运行(参数数量)*2。例如:Initialguess:param=[1,2,3,4,5]#Modifyguessbypl
我需要一些帮助来准确理解我做了什么/为什么我的代码没有按我预期的那样运行。我已经开始使用joblib来尝试通过并行运行(大)循环来加速我的代码。我是这样使用它的:fromjoblibimportParallel,delayeddefframe(indeces,image_pad,m):XY_Patches=np.float32(image_pad[indeces[0]:indeces[0]+m,indeces[1]:indeces[1]+m,indeces[2]])XZ_Patches=np.float32(image_pad[indeces[0]:indeces[0]+m,indec
我想知道并行文件写入是否有效。实际上，硬盘一次只有一个可用的读头。因此HDD可以一次完成一项任务。但是下面的测试(在python中)与我的预期相矛盾:要复制的文件大约为1Gb脚本1(//任务逐行读写同一个文件10次):#!/usr/bin/envpythonfrommultiprocessingimportPooldefread_and_write(copy_filename):withopen("/env/cns/bigtmp1/ERR000916_2.fastq","r")asfori:withopen("/env/cns/bigtmp1/{}.fastq".format(copy
我有一个8gb的csv文件，我无法运行代码，因为它显示内存错误。file="./data.csv"df=pd.read_csv(file,sep="/",header=0,dtype=str)我想使用python将文件拆分为8个小文件(“按id排序”)。最后，有一个循环，以便输出文件将具有所有8个文件的输出。或者我想尝试并行计算。主要目标是在pythonpandas中处理8gb数据。谢谢。我的csv文件包含大量以“/”作为逗号分隔符的数据，idvenuetimecodevalue......AAAParis28/05/201609:10PAR45......111Budapest14/
我有一个充满HTML元素的列表。我还有一个包含日期/时间的列表，它与HTML列表平行。如何根据时间/日期列表对HTML列表进行排序？时间/日期采用时间戳格式。 最佳答案 您可以使用zip.timestamps,elements=zip(*sorted(zip(timestamps,elements)))结果将是两个元组，您可以根据需要将其转换为列表。 关于Python:使用并行列表对列表进行排序，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： http
我正在使用Python的Anaconda发行版和Numba，我编写了以下Python函数来乘以稀疏矩阵A(存储在CSR格式)通过密集向量x:@jitdefcsrMult(x,Adata,Aindices,Aindptr,Ashape):numRowsA=Ashape[0]Ax=numpy.zeros(numRowsA)foriinrange(numRowsA):Ax_i=0.0fordataIdxinrange(Aindptr[i],Aindptr[i+1]):j=Aindices[dataIdx]Ax_i+=Adata[dataIdx]*x[j]Ax[i]=Ax_ireturnAx这
我创建了一个包含许多方法的类。其中一种方法非常耗时，my_process，我想并行执行该方法。我遇到了PythonMultiprocessing-applyclassmethodtoalistofobjects但我不确定如何将它应用于我的问题，以及它会对我类(class)的其他方法产生什么影响。classMyClass():def__init__(self,input):self.input=inputself.result=intdefmy_process(self,multiply_by,add_to):self.result=self.input*multiply_byself.
我正在研究Python的多处理模块。我有两种情况:例。1defFoo(nbr_iter):forstepinxrange(int(nbr_iter)):printrandom.uniform(0,1)...frommultiprocessingimportPoolif__name__=="__main__":...pool=Pool(processes=nmr_parallel_block)pool.map(Foo,nbr_trial_per_process)例2.(使用numpy)defFoo_np(nbr_iter):np.random.seed()printnp.random.u
