我对达斯克比较陌生。我正在尝试并行化一个不使用Dask容器的“自定义”函数。我只想加快计算速度。但是我的结果是,当我尝试使用dask.delayed并行化时,它的性能要比运行串行版本差得多。下面是一个演示问题的最小实现(我实际上想要这样做的代码涉及得更多:)
import dask,time
def mysum(rng):
# CPU intensive
z = 0
for i in rng:
z += i
return z
# serial
b = time.time(); zz = mysum(range(1, 1_000_000_000
我应用程序的工作流程是-
User submits a file
On receiving -> process_file()
return response
如果process_file()花费大量时间,这可能导致超时,所以我如何在此之前将response发回,然后处理该文件,然后将所需的输出发送给用户。
我已经检查了django-芹菜,但我认为对于我正在尝试构建的一个小应用程序来说,它相当沉重。
:我在网上搜索了一下,如果有人想用芹菜,这里有一篇很好的博客文章,可以帮你解决这个问题--
我正在开发一个调度器类,用于在定义的周期内从一些连接的设备获取数据。因为我是通过PHP CLI启动调度器(调度器是为无限运行时间设计的),所以我想让调度器类易于管理,例如,我想检查状态并停止当前的调度器。例程如下所示:while($this->run){ do some fancy fetching stuff here}
我想为scheduler类的这个实例更改var运行,那么是否可以将该实例存储在一个文件或类似的文件中,这样我就可以将其传递给管理器类?
除了运行无限循环之外,是否还有其他机制可用于创建长时间运行的进程?
常见的模式似乎是这样:
while True:
# Check for some condition or waiting for some event
# Do some processing
time.sleep(0.01)
我特别感兴趣的场景是,进程充当侦听某个事件(例如,等待任务队列)的工作进程。
这些替代方法的性能特征是什么?
我有一个使用外部脚本来执行某些操作的Flask应用程序。在其中一个脚本中,我使用threading运行线程。
在实际线程处理中,我使用了以下代码:
for a_device in get_devices:
my_thread = threading.Thread(target=DMCA.do_connect, args=(self, a_device, cmd))
my_thread.start()
main_thread = threading.currentThread()
for some_thread in threading.enumerate():
if
我所处的HPC环境中有集群、紧密耦合的互连和支持光泽的文件系统。我们一直在探索如何利用Dask不仅提供计算,而且充当一个分布式缓存,以加快我们的工作流。我们的专有数据格式是n维和规则的,我们编写了一个懒散的读取器,以传递给from_array/from_delayed方法。
我们在Dask集群中加载和持久化比内存更大的数据集时遇到了一些问题。
使用hdf5的示例:
# Dask scheduler has been started and connected to 8 workers
# spread out on 8 machines, each with --memory-limit=15
我有一个数据框dfA。其中包含超过一百万条记录。我想根据'GROUP_ID‘将数据帧拆分成多个数据帧,然后对这些数据帧执行一些操作。此循环将基于唯一的组id创建数据帧。问题是,这段代码需要3天的时间才能运行,所以我想知道如何使用多进程并行来实现这一点。请指教
for group in dfA['GROUP_ID']:
dftest = dfA.loc[dfA['GROUP_ID'] == group]
我需要一些帮助,以便管理在我的网站上添加一个在Django创建的新功能。我做了一个支出跟踪网站,用户可以添加他/她喜欢的个性化支出和预算,但我有一个问题。我想让用户有可能创造经常性的支出和预算。例如,如果用户现在创建了一项支出,并且他选择了经常性,那么网站应该如何在下个月的同一日期添加相同的支出。如果我现在创建一个新的支出,下个月9月20日网站应该会自动添加这个。请帮帮忙。 models.py文件中的支出对象: class Spending(models.Model):
user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
我试图在本地主机上执行一些气流DAG,但不起作用。我总是犯同样的错误:
[2022-11-15, 20:18:35 CET] {taskinstance.py:1383} INFO - Executing <Task(BashOperator): get_datetime> on 2022-11-15 19:18:29.749895+00:00
[2022-11-15, 20:18:35 CET] {standard_task_runner.py:55} INFO - Started process 8406 to run task
[2022-11-15, 20:18:35 CE