当我写..。.我想知道python是否使用我的CPU的所有内核将my_computation应用于每个x。这与map()的行为有关吗？
浏览 0提问于2016-03-17得票数 2
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我正在用Django web框架用Python制作一个网络抓取应用程序。我需要用漂亮的汤库抓取多个查询。下面是我写的代码的快照： r = requests.get(url) links= soup.find_all("a", {"class":"dev-link"})
实际上，网页的抓取是按顺序进行的，我想以并行的方式运行它。我对Python</
浏览 0提问于2017-05-29得票数 2
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FeatureExtractorBase.load_dependencies() return features
这个类使用了我希望的延迟初始化。初始化它会导致问题，我不能再这样做了。而且，由于类在一个程序调用期间被重新初始化了几次，每次在构造函数中初始化数据都会浪费时间。这是我第一次用Python处理线程，而且我对类仍然非常笨拙，所以我确信我在这里做了一些错误的事情。但我看不清是什么还是哪里。
浏览 4提问于2015-05-30得票数 2
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我试图与一个Slurm批处理脚本并行运行多个python脚本。请看下面的示例：
#!
浏览 2提问于2021-03-25得票数 2
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我想并行我的MCTS程序。有几种方法可以做到这一点：
由于Python 中的多进程
浏览 1提问于2018-10-01得票数 2
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可以并行化python CRFSuite ()吗？我认为CRF++支持并行化，所以我猜肯定也有一些钩子来启用CRFsuite的并行化。
浏览 4提问于2016-06-21得票数 5
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我想在我的笔记本电脑上同时运行两个python脚本，而不会降低它们的计算速度。python script2.py &
我在这方面经验不足，我需要你的专业意见。我不知道该怎么做，在哪里做，怎么做。我使用的是Windows 64位。
浏览 94提问于2019-02-28得票数 5
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我需要并行运行20个实验。对于每一个，我都加载了一个新的unix，然后在其中加载了一个anaconda环境，然后运行一个带有该实验参数的screen脚本。工作流程如下所示：> source activate myenv> screen -S exp02(myenv) > python process_experiment 02
有没有一种方
浏览 0提问于2018-08-31得票数 1
我正在使用numpy在python中进行一些统计计算。我目前的实现到目前为止还没有并行化。因此，我正在研究python joblib并行以实现简单的循环并行化。我的代码的非并行化部分如下所示： if i==j:def cal
浏览 1提问于2012-07-25得票数 1
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并行Python信号量
、、、、
我有一个通过GNU并行并行化的Python脚本，它找到了一个特定的结果，我想要输出到一个文件中，目前我通过标准Python文件IO完成了这个工作。问题是，我在每个并行化的线程中打开这个文件，而线程在编写时正在相互踩着脚尖。我想要实现FIFO信号量，我认为它必须在GNU并行脚本中，但是如果我从Python内部访问文件，我不知道该如何做。/bin/bash
time parallel -j$(nproc) -N0 <e
浏览 0提问于2020-01-20得票数 1
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CFD监测程序
、、
由于许多原因，我想写一个程序，将监测输出的日志文件由CFD给出，并相应调整其控制参数。我有几个想法，但想征求意见，什么是最好的方式来做这件事。CFD在同一台机器上并行运行，因此(可能)需要一种控制并行过程的方法(我使用的CFD代码是OpenFOAM，它使用OpenMPI并行化其进程)
为了完整起见，我在Ubuntu12.04上运行，我更喜欢用C/C++或Python编写程序。
浏览 2提问于2013-07-09得票数 1
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不带酸菜的并行化
、、、
我通常对我的python程序中的数据使用pickle很谨慎。一般来说，我更喜欢使用json或其他由我自己指定的序列化格式手动传递我的数据。我感兴趣的情况是:我在我的python程序中收集了一些数据，我想在它上并行运行一项令人尴尬的并行任务。据我所知，目前在python中实现这一点的最好的并行化库是dask分布式的，其次是joblib并行、concurrent.futures和多处理。
但是，所有这些解决方案都使用pickle进行序列<
浏览 0提问于2018-11-27得票数 2
5回答
Python中的并行性
、、、
在Python中实现并行性的选择是什么？我想在一些非常大的栅格上执行一些CPU绑定计算，并希望并行化它们。来自C背景，我熟悉三种并行处理方法：
在Python中，有哪些方法可用，它们的特点是什么？实现共享内存并行的首选方法是什么？我听过有人提
浏览 11提问于2010-06-07得票数 26
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我有一个用python编写的函数。我想知道该函数中的代码是否可并行化，我能否以某种方式并行化该函数中的代码，而无需在该函数中进行dask API调用？但我认为它使函数的多次执行并行化，但我想并行化函数的内部内容。有没有可能使用dask？
浏览 2提问于2018-06-20得票数 1
我使用的是python3，在其中，我使用rpy2包访问R，传入完成繁重计算的R代码，并将结果返回给python。特别是，我正在使用R (documentation )的lfe函数。我想知道哪个选项更好:在python中进行并行化还是在R中进行并行化，这有关系吗？为什么我们要怀疑其中一个比另一个更有效呢？谢谢。
浏览 18提问于2017-02-03得票数 1
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列表理解和映射计算至少在理论上都应该相对容易并行化:列表理解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，在表达式中每个x*x计算都可以(至少在理论上)并行进行。我的问题是:有没有什么Python模块/Python实现/Python编程技巧可以并行化列表理解计算(以便使用所有16 / 32 / ...核心或通过计算机网格或云分布计算)？
浏览 1提问于2011-03-09得票数 53
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我是python的新手，正在使用python 2.7。我正在写一个程序来解析原始的re文件。我已经写了一个函数，它调用一个文件并将每4行放入一个列表中。我的文件很大，比如说4 GB的原始dna数据。count + 1 count = count + 1现在，我如何并行化这个函数
浏览 0提问于2018-05-07得票数 0
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python中并行性的选择
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似乎有许多并行化Python的选项。以下是我所看到的选择：分布式内存: mpi4py，并行pp (pp)
有任何数据自动化系统，OpenCL选项吗？有人有使用这些或其他并行库的经验吗？他们之间的比较如何？我特别感兴趣的是在科学计算领域的计算密集型应用中使用python。
浏览 9提问于2014-03-21得票数 1
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我想要并行化我的Python代码，并且我正在尝试使用PyCuda。到目前为止，我所看到的是，您必须在Python代码中使用C语言编写一个“内核”。这个内核就是将要并行化的东西。我说的对吗？a_doubled = numpy.empty_like(a)print(a)
关键是我的Python代码中有一些类和其他东西，它们都适用于Python，而不适
浏览 1提问于2018-11-29得票数 0
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