列表解析和映射计算都应该(至少在理论上)相对容易并行化:列表解析中的每个计算都可以独立于所有其他元素的计算来完成。例如在表达式中[x*xforxinrange(1000)]每个x*x计算可以(至少在理论上)并行完成。我的问题是:是否有任何Python-Module/Python-Implementation/PythonProgramming-Trick来并行化列表理解计算(为了使用所有16/32/...内核或将计算分布在计算机上-网格或云上)？ 最佳答案 正如Ken所说，它不能，但使用2.6的multiprocessing模块，并
例如，让我们使用numpy.sin()以下代码将返回数组a的每个值的正弦值:importnumpya=numpy.arange(1000000)result=numpy.sin(a)但是我的机器有32个核心，所以我想利用它们。(像numpy.sin()这样的开销可能不值得，但我实际想要使用的函数要复杂得多，而且我将处理大量数据。)这是最好的(阅读:最聪明或最快的)方法吗:frommultiprocessingimportPoolif__name__=='__main__':pool=Pool()result=pool.map(numpy.sin,a)或者有更好的方法吗？
如果我有两个并行列表，并且想按第一个中元素的顺序对它们进行排序，这很容易:>>>a=[2,3,1]>>>b=[4,6,7]>>>a,b=zip(*sorted(zip(a,b)))>>>printa(1,2,3)>>>printb(7,4,6)如何使用numpy数组来做同样的事情而不将它们解压到传统的Python列表中？ 最佳答案 b[a.argsort()]应该可以解决问题。这是它的工作原理。首先，您需要找到对a排序的排列。argsort是一种计算方法:>>>a=numpy.array([2,3,1])>>>p=a.argsort
Python的NOSE测试框架有runningmultipletestsinparallel的概念.这样做的目的不是为了测试代码中的并发性，而是为了让“没有副作用、没有排序问题、没有外部依赖”的代码测试运行得更快。性能提升来自于访问不同设备时的并发I/O等待、更好地利用多CPU/内核以及并行运行time.sleep()语句。我相信Python的单元测试测试框架也可以通过插件TestRunner完成同样的事情。有没有人遇到过这样的野兽，他们可以提出任何建议吗？ 最佳答案 Pythonunittest的内置testrunner不会并行运
在他们的arXivpaper，Julia的原作者提到以下内容:2.14Parallelism.Parallelexecutionisprovidedbyamessage-basedmulti-processingsystemimplementedinJuliainthestandardlibrary.Thelanguagedesignsupportstheimplementationofsuchlibrariesbyprovidingsymmetriccoroutines,whichcanalsobethoughtofascooperativelyscheduledthreads.Th
我在找一个简单的python的基于进程的并行映射，也就是一个函数parmap(function,[data])这将在不同进程上的[data]的每个元素上运行函数(嗯，在不同的核心上，但是AFAIK，在python中在不同核心上运行东西的唯一方法是启动多个解释器)，并返回一个结果列表。这样的东西存在吗？我想要简单的东西，所以一个简单的模块会很好。当然，如果不存在这样的东西，我会满足于一个大图书馆:-/ 最佳答案 我觉得你需要的是mapmethodinmultiprocessing.Pool():map(func,iterable[,c
我有一个CPU密集型Celery任务。我想使用跨大量EC2实例的所有处理能力(核心)来更快地完成这项工作(具有多处理功能的celery并行分布式任务-我认为)。线程、多处理、分布式计算、分布式并行处理这些术语都是我的术语试图更好地理解。示例任务:@app.taskforiteminlist_of_millions_of_ids:id=item#dosomelongcomplicatedequationhereveryCPUheavy!!!!!!!database.objects(newid=id).save()使用上面的代码(如果可能的话，还有一个例子)之前人们会如何使用Celery分
如何使用multiprocessing解决embarrassinglyparallelproblems?令人尴尬的并行问题通常由三个基本部分组成:读取输入数据(来自文件、数据库、tcp连接等)。对输入数据运行计算，其中每个计算独立于任何其他计算。写入计算结果(到文件、数据库、tcp连接等)。我们可以在两个维度上并行化程序:第2部分可以在多个内核上运行，因为每个计算都是独立的；处理顺序无关紧要。每个部分都可以独立运行。第1部分可以将数据放入输入队列，第2部分可以将数据从输入队列中拉出并将结果放入输出队列，第3部分可以将结果从输出队列中拉出并写出。这似乎是并发编程中最基本的模式，但我仍然无
如我所见，显而易见的代码，在使用Java8Stream时，无论是“对象”流还是原始流(即IntStream和friend))将只是使用:someStreamableResource.stream().whatever()但是，相当多的“可流式资源”也有.parallelStream()。阅读javadoc时不清楚的是.stream()流是否始终是顺序的，以及.parallelStream()流是否始终是并行的...然后是Spliterator，尤其是它的.characteristics(),其中之一是它可以是CONCURRENT，甚至IMMUTABLE.我的直觉是，事实上，Stream
我有一个Record类:publicclassRecordimplementsComparable{privateStringmyCategory1;privateintmyCategory2;privateStringmyCategory3;privateStringmyCategory4;privateintmyValue1;privatedoublemyValue2;publicRecord(Stringcategory1,intcategory2,Stringcategory3,Stringcategory4,intvalue1,doublevalue2){myCategory
