在使用并行时,正确处理Python脚本的输入参数可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码,演示如何正确处理Python脚本的输入参数:
import argparse
import multiprocessing
def parallel_task(input_param):
# 执行并行任务的函数
# 根据具体需求编写任务逻辑
result = input_param * 2
return result
if __name__ == '__main__':
# 使用argparse解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Parallel Python Script')
parser.add_argument('input', type=int, help='Input parameter')
parser.add_argument('--num_tasks', type=int, default=4, help='Number of parallel tasks')
args = parser.parse_args()
# 将输入参数分配给并行任务
input_params = [args.input] * args.num_tasks
# 执行并行任务
with multiprocessing.Pool() as pool:
results = pool.map(parallel_task, input_params)
# 打印任务结果
for i, result in enumerate(results):
print(f'Task {i+1}: {result}')
在上述示例中,我们使用argparse库解析命令行参数,其中input
参数是必需的输入参数,num_tasks
参数是可选的并行任务数量。然后,我们将输入参数分配给并行任务,并使用multiprocessing.Pool
来执行并行任务。最后,我们打印每个任务的结果。
请注意,上述示例仅演示了如何正确处理Python脚本的输入参数,并行任务的具体逻辑需要根据实际需求进行编写。
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