Python，使用tqdm跨并行子任务进行跟踪
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强和丰富的生态系统等特点。它在云计算领域广泛应用于前端开发、后端开发、数据分析、人工智能、物联网等方面。
在多线程或多进程并行任务的处理中，tqdm是一个常用的Python库，用于在循环中显示进度条和估计剩余时间。它可以跨并行子任务进行跟踪，让开发者更直观地了解任务的进展情况。
优势：
- 进度条显示：tqdm可以以可视化的方式展示任务的进度，让开发者清晰地了解当前任务的完成情况。
- 估计剩余时间：tqdm可以根据已完成的任务量和时间来估计剩余任务的完成时间，帮助开发者更好地掌握任务进展。
- 跨并行子任务跟踪：tqdm可以在多线程或多进程并行任务中进行跟踪，让开发者同时监控多个子任务的完成情况。
应用场景：
- 数据处理：在大规模数据处理过程中，使用tqdm可以清晰地了解数据处理进度，并估计剩余处理时间。
- 并行计算：在多线程或多进程任务中，tqdm可以同时跟踪多个任务的进度，方便开发者管理并行计算过程。
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在python中，我似乎找不到一种方法可以在速度方面与比方说DarkNet竞争。有人会认为有内置的图像网络处理功能。我现在做的是这样的：
from tqdm import tqdm
from joblib import Parallel, delayed
from google.cloud import vision, firestore
def detect_faces_uri(uri):
client = vision.ImageAnnotatorClient()
image = vision.types.Image()
image.source.image_u
浏览 20提问于2019-07-31得票数 1
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例如，在anaconda环境中运行的相同代码比在纯python环境中运行的速度要慢得多。
import multiprocessing as mp
from tqdm.auto import tqdm
def summer(i):
return i+i
with mp.Pool(6) as pool:
data = range(100000)
results = tqdm(pool.imap_unordered(summer, data), total=len(data))
results = list(results)
pool.close()
浏览 0提问于2021-02-18得票数 3
我有一个csv，我正在读到一个熊猫的DataFrame，但它需要大约35分钟阅读。csv大约为120 GB。我发现了一个名为cudf的模块，它允许图形处理器DataFrame，但它只适用于Linux。Windows也有类似的功能吗？
chunk_list = []
combined_array = pd.DataFrame()
for chunk in tqdm(pd.read_csv('\\large_array.csv', header = None,
low_memory = False, error_bad_lines = False, chunksi
浏览 3提问于2019-11-13得票数 0
1回答
Python每个线程处理多个进程
、、、、
我目前正在使用python的带有池的多处理模块同时运行一个函数数百万次。虽然多处理工作良好，但该函数是如此的轻量级，仅使用了每个核心的30%，并且线程仅在锁()过程中才达到最大值。查看我的脚本配置文件，锁定确实是最昂贵的。
鉴于每次函数运行都非常短，每次映射到函数时锁定与运行函数之间的折衷是不值得的(实际上，我通过连续运行它获得了更好的性能；15分钟的并行化相对于4.5分钟的串行运行)。
函数写入独立文件，因此调用完全独立。是否有可能“模拟”运行/多次调用同一个并行化python脚本(具有不同的输入)以更多地利用CPU？
当前代码：
pool = Pool(cpu_count(), initi
浏览 1提问于2018-05-17得票数 0
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3回答
我正在用Python3.7编写一个脚本，它使用multiprocessing.Process (每个核心任务)启动几个并行任务。为了跟踪每个进程的进度，我使用了实现进度条的库tqdm。我的代码如下所示：
with tqdm(total=iterator_size) as progress_bar:
for row in tqdm(batch):
process_batch(batch)
progress_bar.update(1)
进度条确实得到了相应的更新，但是由于上面的多个进程运行代码，每个进程都会覆盖控制台上的条形图，如下面的屏幕截图所示。
浏览 1提问于2019-06-20得票数 5
1回答
我正在使用python multiprocessing调用一个名为"sql_fetch“的函数，该函数应该在遍历我的列表(即"test_propid_entid”)时更新变量count，以确定我从查询中获得良好数据的次数。在这里，如果我的函数调用生成查询，并且我只想在多处理调用结束时在query_randomizer变量中打印结果，以确定熊猫数据帧返回了多少次结果(即查询返回了多少次记录)：我该如何实现这一点？count总是为我打印1，因为它为我在多处理中使用的每个调用重置了值： from tqdm import tqdm
start_dt = time()
multi =
浏览 12提问于2020-01-04得票数 0
1回答
我想制作一个GUI进度条来显示J工务的进展。
以下是我现在所做的工作：
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from tqdm import tqdm
from joblib import Parallel, delayed
def fun(_):
return _ ** 2
def main():
result = Parallel(n_jobs=-1, backend='threading')(delayed(fun)(_) for _ in tqdm(range(1024 ** 2)))
pr
浏览 27提问于2022-05-08得票数 0
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9回答
为了使我的代码更"pythonic“和更快，我使用multiprocessing和一个map函数发送给它：( a)函数和( b)迭代范围。
注入解决方案(即直接在范围tqdm上调用tqdm.tqdm(range(0, 30)))不适用于多处理(如下面的代码所示)。
进度条从0显示到100% ( python读取代码时？)但它并不表示映射函数的实际进展。
如何显示显示“map”函数在哪一步的进度条?
from multiprocessing import Pool
import tqdm
import time
def _foo(my_number):
square = my_n
浏览 10提问于2017-01-29得票数 192
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我正在尝试从另一个SwingWorker ( MainWorker )执行一个SwingWorker ( SubWorker )，然后我希望MainWorker等待SubWorker完成。同时，MainWorker应该根据SubWorker的属性变化进行自我更新。
public class MainWorker extends SwingWorker<Void,Void>
{
public Void doInBackground()
{
SubWorker sw = new SubWorker();
sw.execute();
浏览 0提问于2010-06-08得票数 2
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这并不是tqdm特有的，而是一个关于在Python中将参数传递给函数的一般性问题。我想实现以下功能，而不必复制tqdm下的整个块。任何帮助都将不胜感激。
if flag == True:
with tqdm(dataloader, total=args.num_train_batches) as pbar:
else:
with tqdm(dataloader) as pbar:
更具体地说，我能以这样的方式传递参数吗？
if flag == True:
tqdm_args = dataloader, total=args.num_train_batches
else:
浏览 1提问于2020-09-25得票数 2
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假设yo = Yo()是一个具有double方法的大对象，该方法返回其参数乘以2。
如果我将yo.double传递给imap of multiprocessing，那么它会非常慢，因为每个函数调用都会创建一个yo副本。
呃，这太慢了：
from tqdm import tqdm
from multiprocessing import Pool
import numpy as np
class Yo:
def __init__(self):
self.a = np.random.random((10000000, 10))
def double(self,
浏览 0提问于2018-10-16得票数 5
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2回答
在我的python项目中，我使用tqdm模块来显示进度条。我希望在进度条之前的行上打印一条持久消息。
当tqdm.write创建一个新行时，set_description方法在同一行上打印消息。
使用set_description
$ python pbar.py {Task_1 message} 3%|████ ]
实现这一点是可能的
$ python pbar.py {Task_1 message} 3%|████ ]
编辑：
from tqdm import tqdm
pbar = tqdm(m_list)
for item in m_list:
浏览 0提问于2016-10-29得票数 4
3回答
我的工作应该使用并行技术，并且我是python的新用户。所以我想知道你是否可以分享一些关于python multiprocessing和subprocess模块的资料。这两者之间的区别是什么？
浏览 3提问于2012-11-28得票数 89
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1回答
子过程与多进程模块相结合
、、、
我正在制作一条小管道，用于咀嚼大量数据，并且我决定使用python来使用多个核调用程序。
以下是我的问题：
1)程序输出一个很大的文本文件。我只希望将输出保存到一个新文件中(所以不要将字符串保存为python对象)，使用子流程模块来实现这一点的最佳方法是什么？
2)使用多进程模块对程序进行多次并行调用。我通常只是简单地使用Pool.map函数，这会干扰子进程模块吗？
提前感谢！
浏览 2提问于2013-09-25得票数 0
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我在一个文件夹(5M+)中有很多图像文件。这些图像大小不一。我想调整这些图像到128x128的大小。
我在一个循环中使用下面的函数来使用OpenCV调整Python中的大小
def read_image(img_path):
# print(img_path)
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, (128, 128))
return img
for file in tqdm(glob.glob('train-images//*.jpg')):
img = read_image
浏览 0提问于2018-11-04得票数 6
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3回答
我希望在一些亚马逊EC2实例上运行一个长时间运行的python分析流程。代码已经使用python multiprocessing模块运行，并且可以利用单个机器上的所有内核。
分析是完全并行的，每个实例都不需要与其他任何实例通信。所有的工作都是“基于文件的”，每个进程独立地处理每个文件……因此，我计划在所有节点上装载相同的S3卷。
我想知道是否有人知道设置多处理环境的任何教程(或有任何建议)，以便我可以在任意数量的计算实例上同时运行它。
浏览 2提问于2011-06-24得票数 4
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1回答
下面是一个使用tqdm进度条的简单脚本：
from tqdm import tqdm
from time import sleep
for i in tqdm(range(10000)):
sleep(1)
有时我想让它在我的服务器上运行并退出。当然，在这些情况下，我并不真正感兴趣看到进度条。我这样做：
$ python mytest.py &
$ disown
$ exit
但一旦我退出，这个过程就停止了。为什么会发生这种情况，该怎么办？
浏览 6提问于2017-04-11得票数 3
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我是新来的弗林克，试着去理解：
工作
任务
子任务
我在里搜索过，但还是没找到。他们之间的主要区别是什么？
浏览 0提问于2018-12-04得票数 9
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1回答
假设我在Simulink中有一个很大的模型，我们称它为模型A，现在考虑模型A的一个很小的子集，称之为模型B。当B模型计算某件事情时，这些结果被发送到模型A的其他部分，它们作为模型A的函数做某些事情。然而，模型B可能需要很长的时间来计算--然而，这对于模型A的其他块来说并不是一个问题，只要模型B完成计算，它们就很乐意从模型B接收数据。本质上，我希望模型B与模型A并行运行，这样在等待模型B完成其任务时，整个模拟/流程不会停止。在Simulink中可以这样做吗？
浏览 0提问于2016-06-15得票数 1
2回答
是否可以创建一个同时执行更多事情的程序(例如python)？例如：
import time
while True:
time.sleep(30)
#do something that require some seconds. time.sleep just for example
但是同时做一些其他的事情，比如检查时钟，如果时间是12:00，打印“它是12:00”。
这有可能吗？
手术姐妹会做类似的事情吗？
浏览 7提问于2019-11-13得票数 1
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我正在使用python的concurrent.futures 启动异步任务。按照方法，我使用tqdm进度条监视异步调用的进度。
我的代码看起来像这个
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = n_jobs) as executor:
future_to_url = {executor.submit(target_function, URL): URL for URL in URL_list}
kwargs = {'total': len(future_to_url), # For tqdm
浏览 0提问于2018-04-04得票数 2
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我想从用户的角度理解JuliaPython1.3和Python3在多线程编程模型方面的差异。
是否有一种比另一种更有效(从增加线程数可以减少更多的计算时间)？在哪种情况下(例如，一个模型可能具有优势，但只适用于计算或内存密集型任务)？
一个比另一个更实用/提供更高层次的功能吗？
一种比另一种更灵活(例如，它可以适用于更广泛的一组案件)？
浏览 1提问于2020-01-20得票数 6
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1回答
它是在谷歌云引擎上发现的。创建我的脚本的多个实例(由bash?)。原因可能是脚本需要很大的内存。这个部门到底是怎么做到的？对性能有影响吗？
更新了我的错误。这些实例是python创建的线程。
浏览 1提问于2018-09-30得票数 1
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在阅读了相当多关于异步的文章(我对此完全不感兴趣)之后，我成功地编写了一些简单的程序来完成我希望他们做的事情。
然而，我有一些关于as_completed方法的细节:它是如何内部工作的，以及它如何影响我的cpu使用。
所以，让我们来看看下面的片段：
#as_completed_example.py
import asyncio
import tqdm
import datetime
import sys
import signal
import random
#-------------------------------------------------------------------
浏览 2提问于2020-10-29得票数 1
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在Windows上运行任何使用tqdm进度条的应用程序已经成为一个非常棘手的问题。
我不清楚这是否是Windows的错误，但是这个bug很容易复制。在cmd.exe或Powershell上运行以下代码
from tqdm import *
import time
counter = 1000
for i in tqdm(range(counter)):
time.sleep(.01)
在进度条增加以触发崩溃时，您可以执行以下操作：
使用鼠标左键在窗口中选择几个字符(就像下面的屏幕截图所演示的那样，即使空格也可以)，然后右击或按任意键使应用程序崩溃：
错误消息说
浏览 2提问于2018-01-21得票数 1
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for item in tqdm(items):
... # pull image and save to file
file.writerow([result]) # write filename to a csv
对于上面的代码，items包含数十万个元素。这就是为什么我想要并行化这个任务。有没有办法拆分我的for循环并安全地写到这个文件？
在for循环中，我必须提取一个图像并将其保存到文件中。当我写入文件时，我只保存图像的文件名。此外，写入文件不需要按顺序进行。
浏览 4提问于2020-05-20得票数 0
1回答
我正在尝试使用Python在Elasticsearch中摄取大量数据。为此，我使用了散装API助手，并且我开发了一个类似于这样的函数，
def __load(self, docs, index):
try:
# begin load
logging.info("Begin indexing documents")
progress = tqdm.tqdm(unit="docs", total=len(docs))
successes = 0
# load each docu
浏览 24提问于2021-12-12得票数 0
1回答
我编写了一些代码来并行处理木星笔记本中的一些数据。
它包括一个函数，将一些数据作为输入，转换它们并将结果写入一个文件中：
%%writefile my_functions.py
import pickle
def my_function(f):
d = f*10
with open(f"{v}.p", "wb") as f:
pickle.dump(d, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
该函数主要被调用：
from multiprocess import Pool
from my_functions
浏览 2提问于2020-12-15得票数 0
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我写了一个python代码来进行遗传算法的优化，但是它太慢了。我想知道如何利用多个CPU在并行模式下运行相同的程序？
为了更清楚，我的代码将调用另一个python代码，比如说一个接一个调用100次，我想在4个CPU之间进行分配。因此，每个CPU要处理25倍的外部python代码。从而提高了速度。如果有人能帮我解决is问题，我将不胜感激。
提前感谢！
浏览 1提问于2015-01-19得票数 0
1回答
Scala负载平衡和检索
、、、
我有一个很大的邻接矩阵，我想把工作分配给每个参与者，比如说100个索引。
有没有办法像我们在MPI中那样将工作负载分配给不同的参与者(使用MPI_Scatter() )
有没有办法像MPI (MPI_Broadcast/ MPI_Broadcast)那样减少/广播结果。
我能想到的一种粗鲁的方法是传递整个矩阵，然后将索引传递给每个参与者，但这将违背使用参与者的目的。此外，如果我真的喜欢这样，如果演员在远程位置也不是一个好主意。
任何建议都会有很大帮助。
谢谢
浏览 0提问于2014-04-14得票数 0
1回答
我有一个Python脚本(在另一个应用程序中运行)，它生成一堆临时图像。然后我使用subprocess启动一个应用程序来查看这些内容。
当图像查看过程存在时，我想删除临时图像。
我不能在Python中这样做，因为Python进程可能在子进程完成之前就退出了。也就是说，我不能做以下事情：
p = subprocess.Popen(["imgviewer", "/example/image1.jpg", "/example/image1.jpg"])
p.communicate()
os.unlink("/example/image1.jpg
浏览 1提问于2010-05-12得票数 1
我正在尝试从远程路径读取一个20 gb的python文件。下面的代码以块的形式读取文件，但是如果由于任何原因与远程路径的连接丢失，我必须重新启动整个读取过程。有没有一种方法可以让我从上一读取行继续，并继续添加到我正在尝试创建的列表中。下面是我的代码：
from tqdm import tqdm
chunksize=100000
df_list = [] # list to hold the batch dataframe
for df_chunk in tqdm(pd.read_csv(pathtofile, chunksize=chunksize, engine='python&
浏览 0提问于2019-10-12得票数 0
2回答
我读到，没有并发性就有可能具有并行性。这是正确的吗？
假设您有两个任务，A和B，每个任务都需要两个步骤来完成: A1、A2、B1、B2。此外，进程由线程组成。
在这里，我如何看待并发性和并行性：
顺序
Time ----->
Thread 1: A1 A2 B1 B2
并发性
Time ----->
Thread 1: A1 A2
Thread 2: B1 B2
并行(并并行)
Time ----->
Thread 1: A1 A2
Thread 2: B1 B2
如果这是正确的，那么没有并发性
浏览 3提问于2016-05-22得票数 4
我有一个Spring boot应用程序，它使用处理器API来生成拓扑和指向相同拓扑的addGlobalStateStore。
我想创建另一个拓扑(因此也是另一个KafkaStreams)，以便从另一组主题中读取内容，并希望在新拓扑中共享以前创建的存储。共享的意思是，两种拓扑的底层状态存储应该是相同的。从一个拓扑写入的任何数据在另一个拓扑中都应可见。
如果不编写包装器端点来访问状态存储(例如REST调用)，这是可能的吗？
或者我的用例需要一个外部状态存储，比如redis？
浏览 6提问于2019-03-14得票数 1
1回答
我有200 be的文件夹，里面有图片，但有些无法打开。我想找到这些图像并将它们从文件夹中删除。 我尝试了Python代码，如下所示： for image in all_image:
try: # open image
except: # delete image 而且它太慢了。我怎么才能做得更快呢？ 我如何并行化这段代码？ import PIL
import os
import cv2
from PIL import ImageFile
from tqdm import tqdm
from pathlib import Path
import pandas as pd
浏览 21提问于2021-11-02得票数 0
2回答
我正在使用在python中显示进度条的tqdm包。
tqdm还为木星笔记本(tqdm_notebook())提供了一个小部件，允许一个漂亮的“网络式”进度条。
我的问题是，我在code.py文件中有一个tqdm进度条，导入到jupyter笔记本中。
在从常规python (即Ipython、IDLE、shell)运行tqdm时，我希望tqdm以正常形式运行：
from tqdm import tqdm
a = 0
for i in tqdm(range(2000)):
a+=i
但是当我将code.py导入木星时，我希望它使用tqdm_notebook()
from tqdm impor
浏览 22提问于2017-07-06得票数 3
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1回答
可用性组的卡住重做线程
、、、
我们面临重做队列波动的问题，因为我们有可读的二级配置。
根据我在Server更新版本中的理解，重做线程被并行化。当前版本是Server 2017，运行在具有64核的VM上。
当在运行AG线程的同一个cpu/调度程序上运行辅助运行时，我看到了一些问题。我假设AG线程会生成它的调度程序，并将其放在次要位置让其他查询运行。我认为这就是问题所在，因为进来的查询似乎触及了AG线程正在进行重做工作的同一个cpu_id。
下面的示例: spid 91是在cpu_id 6上选择查询，同时spid 123和144个线程运行AG的线程，如从sys.dm_exec_requests dmv中找到的。91岁时，重做队
浏览 0提问于2021-04-29得票数 3
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我能够在不同的机器上部署TestAgent (TestAgent部署任务)，但是当代码UI测试(运行功能测试任务)运行时，只有一台机器成为目标。我只做了两次测试。据我所知，测试分布在机器之间(至少有10个测试)。但我不希望它们被分发，我希望所有相同的测试都能在我所针对的所有环境上执行(硬件和操作系统是不同的)。
是否有办法在2017年TFS中完成这一任务，但仍然保留测试报告？我可能可以通过脚本在每台机器上运行测试，但我希望保持报告。
谢谢。
PS:这是一个概念的证明。
浏览 1提问于2017-12-22得票数 1
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1回答
所以，我大致有这样的代码：
for (int i = 0; i != 10000; ++i) {
doAction(i);
for (int j = 0; j != 10000; ++j) {
...
}
}
我想用OpenMP将其并行化。据我所知，在这种情况下，简单的collapse是行不通的；我尝试使用单独的#pragma omp for也没有结果。有没有一种简单的方法可以很容易地将其并行化，或者我必须求助于调用doAction i*j时间？
浏览 1提问于2017-10-18得票数 0
我使用python代码使用包tqdm，我用pip安装了它
androiddl@androiddl:~$ pip安装tqdm使用缓存的安装程序集收集tqdm : tqdm成功安装tqdm-4.30.0
在这条成功消息之后，当我试图运行python脚本时，我会出现以下错误：
androiddl@androiddl：~/.$ python3 download.py "com.facebook.katana“回溯(最近一次调用)：文件"download.py"，第10行，从playstore.playstore导入Playstore文件”/home/./playsto
浏览 3提问于2019-02-06得票数 0
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我想在我的火花放电数据图上应用spacy nlp。我正在使用我的上的map分区概念来应用由spacy组成的python逻辑。
火花版本: 3.2.0
下面的是样例pyspark：
token id
0 [This, is, java, world] 0
1 [This, is, spark, world] 1
下面是我将数据传递给python函数并返回字典的代码
def get_spacy_doc_parallel_map_func(partitionData):
import spacy
from t
浏览 9提问于2022-08-03得票数 0
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我读到了关于的文章，因为它们一般都是
对于异步成功/失败来说，非常有用，因为您对某件事情出现的确切时间不太感兴趣，更感兴趣的是对结果的反应。
为了获得一定程度的并行性，我不记得处理器是如何“流水线”它们的指令执行的。总之
处理器芯片可以并行执行指令。但是，如何将打算串行执行的机器指令流划分为有意义的并行流？处理器这样做是非常聪明和相当复杂的，但从本质上讲，它们通常会到达这样的点，即它们能够有效地“猜测”单独执行管道中的操作的结果，并根据该猜测的假设开始执行。如果后来发现猜测是错误的，那么基于它的流的结果就会被简单地转储。没有收获，但也没有损失。然而，如果猜测是正确的话，那么处理器在执
浏览 3提问于2014-10-13得票数 0
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我想使用colorama，但我已经在代码中使用了tqdm。
示例：
import colorama as color
import tqdm as tqdm # without line it's working
print(color.Fore.GREEN + 'Green text')
它在没有tqdm的情况下工作得很好，但是如果我导入tqdm，colorama不会给文本着色，直到我重新启动控制台。我使用IPython控制台和Spyder (Python3.6)。
有没有办法让我一起使用这些包？
浏览 0提问于2017-03-29得票数 7
tqdm和dask都是python中令人惊奇的迭代包。虽然tqdm实现了所需的进度条，但dask实现了多线程平台，它们都可以减少迭代过程的沮丧。但是-我很难把两者结合在一起。
例如，下面的代码在dask中使用tqdm.trange进度条实现延迟执行。问题是，由于delayed执行得很快，进度条立即结束，而真正的计算时间则是在compute部分期间完成的。
from dask import delayed,compute
from tqdm import trange
from time import sleep
ct = time()
result= []
def fun(x):
浏览 3提问于2017-06-11得票数 8
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1回答
并行/并行处理的标准实践？
、、、、
简单地说，在什么用例中，最好有许多进程从队列中获取消息，然后顺序地完成该作业的多个任务，或者让多个任务/进程从队列中获取1 msg，并对其完成任务。
我有一份工作要去排队。帮我洗衣服。
我可以..。
[option A]
Clean My Laundry -----> Wash it
then, Store Transaction
then, Tell ppl i'm washing
浏览 2提问于2013-12-16得票数 2
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在谈到异步I/O时，我想了解在Linux中使用的接口和中使用的接口之间的区别。当我想在C代码中实现异步I/O时，使用前者，在python代码中使用后者。据我所知，python中的concurrent.futures是一种基于线程的技术，它将回调附加到线程，以便稍后可以对其状态进行轮询。但是，我不知道POSIX是如何工作的！它也是基于线程的吗？
谢谢
浏览 0提问于2018-07-23得票数 0
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1回答
对于某些模型和简历中使用的n_jobs参数，我感到困惑。我知道它用于并行计算，其中包括n_jobs参数中指定的处理器数。因此，如果我将值设置为-1，它将包括所有内核及其线程，以加快计算速度。但这篇文章：-
https://machinelearningmastery.com/multi-core-machine-learning-in-python/#comment-617976
使用所有核心来进行训练、评估和超参数调优是个坏主意。该条的要点如下：
1)在使用k-折叠交叉验证时，最好将核分配到重采样过程中，并留下模型训练的单个核。
2)在使用超参数整定时，最好是使搜索多核，并保留模型训练和评
浏览 0提问于2021-07-23得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在为数据流开发apache，我没有什么问题。任何帮助都是非常感谢的。谢谢。
( 1)设置翻滚窗口是否有任何限制。例如，如果我想在2秒内为每个用户id创建一个滚动窗口，假设我有超过1000万名用户id，这会是一个问题。(我使用keyBy用户id，然后为2秒创建一个timeWindow )？这些窗口是如何在flink内部维护的？
2)我观察了循环知更鸟分区的再平衡。假设我已经设置了一个集群，如果我对源具有1的并行性，如果我进行了重新平衡，我的数据会被在不同的机器之间混洗以提高性能吗？如果是这样的话，是否有特定的端口将数据传输到集群中的其他节点？
( 3)国家赡养是否有任何限制？我计划维护一些与
浏览 2提问于2016-09-22得票数 3
回答已采纳
我目前在spaCy的Spyder3编辑器上工作。
但是在第一次运行以下简单的代码之后。它给了我错误
"PicklingError: Could not pickle object as excessively deep recursion required."
你能帮我解决这个问题吗？我是否遗漏了任何其他代码或设置？
谢谢,
扫罗
我可以在jupyter笔记本上运行代码，但它在Spyder3上失败了。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
它应该没有任何错误地运行。
我已经安装了“en_core_web
浏览 1提问于2019-07-06得票数 0
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我正在为一个网站制作一个图片下载项目，但是我遇到了一些使用tqdm的奇怪行为。在下面的代码中，我包含了两个制作tqdm进度条的选项。在选项一中，我没有将可迭代内容直接从响应传递到tqdm，而第二个选项则传递了。虽然代码看起来很相似，但结果却是奇怪的不同。
选项一是我想要的结果，但我只是找不到使用选项2的行为的解释。有人能帮我解释一下这种行为吗？
import requests
from tqdm import tqdm
import os
# Folder to store in
default_path = "D:\\Downloads"
def download_
浏览 2提问于2020-08-22得票数 0
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