我花了一整天时间寻找最简单的Python多线程URL提取器，但我发现的大多数脚本都使用队列或多处理或复杂库。最后我自己写了一个，我将其报告为答案。请随时提出任何改进建议。我猜其他人可能一直在寻找类似的东西。 最佳答案 尽可能简化您的原始版本:importthreadingimporturllib2importtimestart=time.time()urls=["http://www.google.com","http://www.apple.com","http://www.microsoft.com","http://www.a
我花了一整天时间寻找最简单的Python多线程URL提取器，但我发现的大多数脚本都使用队列或多处理或复杂库。最后我自己写了一个，我将其报告为答案。请随时提出任何改进建议。我猜其他人可能一直在寻找类似的东西。 最佳答案 尽可能简化您的原始版本:importthreadingimporturllib2importtimestart=time.time()urls=["http://www.google.com","http://www.apple.com","http://www.microsoft.com","http://www.a
玩转Zynq可以使用Vivado创建一个FPGA工程。什么是FPGAFPGA（FieldProgrammableGateArray）是在PAL（可编程阵列逻辑）、GAL（通用阵列逻辑）等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。前言自FPGA诞生以来，FPGA（现场可编程门阵列）就引起了人们的关注。在1980年代中期，RossFreeman和他的同事从Zilog购买了该技术，并创建了Xilinx，目标是ASIC仿真和教育市场。同时Altera以类似技术为核心成立。直至今日
我经常需要将一个函数应用到一个非常大的DataFrame(混合数据类型)的组中，并希望利用多个内核。我可以从组中创建一个迭代器并使用多处理模块，但效率不高，因为每个组和函数的结果都必须为进程之间的消息传递进行腌制。有什么方法可以避免酸洗甚至完全避免DataFrame的复制？看起来多处理模块的共享内存功能仅限于numpy数组。还有其他选择吗？ 最佳答案 从上面的评论来看，这似乎是为pandas计划的(我刚刚注意到还有一个看起来很有趣的rosettaproject)。然而，在所有并行功能都被合并到pandas之前，我注意到直接使用cyt
我经常需要将一个函数应用到一个非常大的DataFrame(混合数据类型)的组中，并希望利用多个内核。我可以从组中创建一个迭代器并使用多处理模块，但效率不高，因为每个组和函数的结果都必须为进程之间的消息传递进行腌制。有什么方法可以避免酸洗甚至完全避免DataFrame的复制？看起来多处理模块的共享内存功能仅限于numpy数组。还有其他选择吗？ 最佳答案 从上面的评论来看，这似乎是为pandas计划的(我刚刚注意到还有一个看起来很有趣的rosettaproject)。然而，在所有并行功能都被合并到pandas之前，我注意到直接使用cyt
一、StarGFS文件系统简介星实StarGFS是领先的基于POSIX文件系统接口的并行集群文件系统，意味着不必重写或修改应用程序来利用StarGFS。它的开发非常注重最大的性能和可扩展性，高度的灵活性，并且设计考虑了健壮性和易用性。StarGFS客户端通过高速网络的连接与存储服务器进行通信，访问文件系统内的数据。StarGFS通过在多个存储服务器上透明地分布用户数据，当增加系统中服务器和硬盘的数量，所有硬盘和所有服务器的容量和性能都聚合在一个文件系统名字空间中。从而文件系统的性能和容量就可以轻松地扩展到特定业务所需的量级，也可以在以后系统投入生产时进行在线扩展。StarGFS文件系统的可伸缩
注意:我已经在另一篇SO帖子中解决了这个问题-UsingasemaphoreinsideanestedJava8parallelstreamactionmayDEADLOCK.Isthisabug?-但这篇文章的标题暗示问题与信号量的使用有关-这有点分散了讨论的注意力。我创建这个是为了强调嵌套循环可能存在性能问题——尽管这两个问题可能有一个共同的原因(也许是因为我花了很多时间来解决这个问题)。(我不认为它是重复的，因为它强调了另一种症状-但如果你确实删除它)。问题:如果嵌套两个Java8stream.parallel().forEach循环并且所有任务都是独立的、无状态的等等——除了提
注意:我已经在另一篇SO帖子中解决了这个问题-UsingasemaphoreinsideanestedJava8parallelstreamactionmayDEADLOCK.Isthisabug?-但这篇文章的标题暗示问题与信号量的使用有关-这有点分散了讨论的注意力。我创建这个是为了强调嵌套循环可能存在性能问题——尽管这两个问题可能有一个共同的原因(也许是因为我花了很多时间来解决这个问题)。(我不认为它是重复的，因为它强调了另一种症状-但如果你确实删除它)。问题:如果嵌套两个Java8stream.parallel().forEach循环并且所有任务都是独立的、无状态的等等——除了提
考虑以下情况:我们正在使用Java8并行流来执行并行forEach循环，例如，IntStream.range(0,20).parallel().forEach(i->{/*workdonehere*/})并行线程的数量由系统属性“java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism”控制，通常等于处理器的数量。现在假设我们希望限制特定工作的并行执行次数-例如因为那部分是内存密集型的，而且内存限制意味着并行执行的限制。一种明显而优雅的限制并行执行的方法是使用信号量(建议here)，例如，以下代码将并行执行的数量限制为5:finalSem
考虑以下情况:我们正在使用Java8并行流来执行并行forEach循环，例如，IntStream.range(0,20).parallel().forEach(i->{/*workdonehere*/})并行线程的数量由系统属性“java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism”控制，通常等于处理器的数量。现在假设我们希望限制特定工作的并行执行次数-例如因为那部分是内存密集型的，而且内存限制意味着并行执行的限制。一种明显而优雅的限制并行执行的方法是使用信号量(建议here)，例如，以下代码将并行执行的数量限制为5:finalSem
