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
我尝试了与此代码片段类似的代码。 ft.dfs(entityset = es,
target_entity = ...,
n_jobs=-1,) # or n_jobs=40 但它似乎不能在有40个线程的机器上工作： S CPU% MEM% TIME+ Command
S 0.0 0.7 0:00.00 python test.py
S 0.0 0.7 0:00.00 python test.py
S 0.0 0.7 0:00.00 python test.py
S 0.0 0.7 0:00.00 python test.py
浏览 25提问于2021-09-13得票数 0
3回答
我有一个python程序，它执行几个独立且耗时的进程。python代码通常是一个自动机，它通过popen调用几个批处理文件。
这个程序目前需要几个小时，所以我想把它分散到多台机器上。如何通过intranet网络拆分任务，以便与python并行处理？
浏览 1提问于2011-05-30得票数 6
回答已采纳
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
回答已采纳
给出了一个非常好的例子，说明了如何使用bz2纯粹用Python语言压缩非常大的文件集(或大文件)。
说，通过利用并行压缩可以做得更好。据我所知(和Google搜索)，我找不到一个与纯Python代码相同的Python代码。
有没有针对pigz的并行Python实现或类似的实现？
浏览 0提问于2017-03-18得票数 8
1回答
我有一个python脚本，通常使用以下命令并行运行
mpirun -n x script.py
有没有可能将这段并行的python代码嵌入到C程序中？
也就是说，python.org描述了如何在C 中嵌入python代码。例如。
#include <Python.h>
int
main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]); /* optional but recommended */
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("from time import
浏览 0提问于2014-09-11得票数 0
1回答
我有100个地点要处理。每个位置都需要相同的工作流程，因此我开发了一组脚本来实现这一点。
首先，我在Python中准备了位置文件。然后，第一个Python代码使用子进程调用另一个(第二个) Python脚本。第二个Python调用模块并执行一些例程，然后再次调用子进程来运行一组PSQL命令。
一旦第一个Python脚本调用第二个脚本，它就可以自由地从下一个位置开始。现在，我允许触发第二个Python的5个实例：
for x, every in enumerate(location):
.... (PREP CODE)
if x == 0:
process = subpr
浏览 0提问于2018-12-12得票数 1
关于mongodb db和collect的快速问题，我已经设置并尝试使用python来更新每个文档。 基本上，我有一个大约260万条邮政编码记录的集合，并有我的python脚本，它使用邮政编码作为键从csv文件中获取数据。 所有邮政编码都是唯一的，DB和CSV都有相应的密钥。我导入的数据本身并不重要，这更多的是为了找到使用python更新文档的最佳方法，因为我稍后将计划用更有意义的数据做一些事情。我在mongo集合中的postcode列中添加了一个索引，但这似乎并没有加快处理速度。 当我运行下面的代码时，似乎每个文档需要大约1秒的时间来更新，正如您可以猜到的那样，等待更新所有这些记录的时间太
浏览 60提问于2019-03-25得票数 1
给出下面的Python示例，我想知道如何用Haskell实现同样高效和并行的等价代码。
Python中的第一个示例:函数图
f = lambda x: 2*x
print map(f, [1,2,3,4])
Python中的第二个示例: functional reduce
g = lambda x,y: x*y
print reduce(g, [1,2,3,4], 1)
我希望Haskell中的并行代码能够有效地利用多核处理器。
注意:这些只是玩具示例，我不打算对这些玩具示例进行加速。它们只是为了说明如何实现与Haskell并行的运算符map和reduce。
浏览 0提问于2016-02-14得票数 0
我使用dop >1来执行我的程序，但是我不想要多个输出文件。在Java中，myDataSet.writeAsText(outputFilePath, WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1);正在按预期工作。
但是，当我在Python中尝试同样的方法时，它不起作用。这是我的代码：myDataSet.write_text(output_file, write_mode=WriteMode.OVERWRITE).set_degree_of_parallelism(1)
在Python中是否有可能实现这种行为？
浏览 3提问于2016-01-21得票数 1
回答已采纳
我在python中使用Multiprocessing并行运行两个模型，代码如下：
def pro(process):
#print(process)
os.system('python {}'.format(process))
def run_model_multiprocessing(ml_model1,ml_model2):
processes = (ml_model1,ml_model2)
pool = Po
浏览 22提问于2020-05-14得票数 1
2回答
Python对等网络
、、、、
我想制作我自己的密码货币。我不想只是重新编译比特币的源代码和重命名它。我想从头开始做这件事，只是为了更多地了解它。我正在考虑使用Python作为实现的语言，但我听说，在性能方面，Python不是最好的。我的问题是，用Python编写的网络是否能够在数百万个对等点的可能性下很好地运行(我知道不会发生这种情况，但我希望使我的网络具有可伸缩性)。
浏览 0提问于2014-03-12得票数 0
回答已采纳
我是python的新手，我有一个用python 3.3.2 (32位)编写的大型代码库。它使用numpy 1.7.1，由于计算密集，需要很长时间才能运行。
我需要并行化代码来提高性能。我正在考虑使用pypy进行并行化，但不确定如何将其与现有代码一起使用。
我已经在谷歌上搜索过了，但找不到合适或满意的答案。我也读过关于使用cython的文章，但我也不确定如何使用它。
有没有人能给我一些提高代码性能的建议？
浏览 1提问于2014-07-17得票数 0
我在一个共享集群上工作。我看到人们在这个集群上运行并行c代码，当我使用top查看正在运行的进程时，显示它使用(例如) 400%的CPU，因为他们在单个代码实例中使用四个处理器。
现在有人正在运行一个并行化的Python代码(据我所知)。然而，不是top显示的代码使用了400%的CPU，而是显示为四个不同的进程，每个进程都使用自己的处理器( 100%)。
我想知道，Python (当并行化时)是否使用top显示运行的不同进程(相对于C)，还是这段Python代码实际上不是并行运行的？
我不知道Stack Exchange会不会是一个更适合这个问题的地方。因为我正在使用top，所以我认为这个地方会
浏览 0提问于2014-06-13得票数 3
回答已采纳
我使用的是Python和Selenium Webdriver。我有一组包装在testSuite中的testCases，我希望它们可以并行运行，而不管它们的testCase配置如何(其中一些将在本地运行，而另一些将通过saucelabs运行)。
我遇到了。这应该是一个杀手，但它就是不能在我的单位正确运行。我试着运行代码，安装了twisted.python (脚本的先决条件)，zope-interface (twisted.python的先决条件)，但我得到了以下错误：
Unhandled Error
Traceback (most recent call last):
File "C
浏览 0提问于2013-01-10得票数 1
回答已采纳
这是我的并行处理代码，我在这里比较Python中相同任务的并行代码和线性代码的运行时。每次运行时，我都会让并行代码的输出时间变得更长。这是完全出乎意料的。为什么会发生这种情况？怎么了？
from multiprocessing import Pool
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
def scatter_join(args):
plt.scatter(s=1,*args)
plt.savefig('test_p.png')
if __name__ == '
浏览 1提问于2017-01-01得票数 0
1回答
我正在写一个简单的python代码，这是一个非常重要的任务，我猜一些最优秀的人正在做这个工作？不管怎么说。我有一个非常强大的桌面8核(16个虚拟核)。我想写一个程序，它可以在整个语料库中找到不同的单词。或者想想其他任务，比如词频计数。尽管map-reduce的东西对于分布式框架来说非常好用。有没有办法充分利用处理器的所有核心？这就是代码的多核执行。
或者是这个。如果我必须执行以下操作：
def hello_word():
print "hello world!"
我想使用我的处理器的所有内核来运行这个hello_world.py，而不是python hello_world
浏览 2提问于2012-03-16得票数 0
回答已采纳
我有一个用web.py开发的web应用程序，使用python2.7.5。
我需要在运行科学Linux 6.5的服务器上部署它。它附带了python 2.6.6，系统需要这个版本，所以我不得不并行地安装python2.7.5。
我需要做的是安装使用python2.7.5的mod_wsgi。我找不到一个预编译的软件包，所以我尝试从源代码构建一个包。我下载了mod_wsgi-3.4的源代码。
我运行配置时：
./configure --with-python=/home/mapto/Python-2.7.5/python
得到了回应：
检查apxs2..。不是
检查apxs。/usr/sbin/a
浏览 2提问于2014-08-09得票数 1
回答已采纳
我试着用铁锈来加速数据传输。该管道包含一些我不想修改的Python代码，因此我试图按照-使用和多线程从Rust运行它们。但是，性能与我所期望的不一样，它实际上与在单个线程中顺序运行python代码位相同。
在阅读文档时，我理解在调用以下内容时，您实际上得到了一个指向一个Python解释器的指针，该解释器只能创建一次，即使您单独从多个线程运行它。
let gil = Python::acquire_gil();
let py = gil.python();
如果是这样的话，这意味着Python实际上也阻止了所有在Rust中的并行执行。有办法解决这个问题吗？
下面是我测试的代码：
浏览 2提问于2020-02-10得票数 2
回答已采纳
我正在尝试并行化一些工作，这些工作在我的mac上运行(MacOS10.7下的Pyton 3.2.2 )，但在Linux集群上运行时出现以下错误，我在那里获得了4个内核并访问了Python 3.2。错误消息会一直持续，直到我手动中断执行。
Exception in thread Thread-2:
Traceback (most recent call last):
File "/n/sw/python-3.2/lib/python3.2/threading.py", line 736, in _bootstrap_inner
self.run()
File &#
浏览 0提问于2011-09-17得票数 0
回答已采纳
7回答
我有为共享内存机器(在C和FORTRAN中)编写OpenMP代码以执行矩阵加法、乘法等简单任务的经验(看看它是如何与LAPACK竞争的)。我对OpenMP有足够的了解，可以执行简单的任务，而不需要查看文档。
最近，我转到Python进行我的项目，除了绝对的基础之外，我对Python没有任何经验。
我的问题是：
在Python中使用OpenMP最简单的方法是什么？最简单的，我指的是在程序员方面花费最少的精力(即使它是以增加系统时间为代价的)？
我之所以使用OpenMP，是因为串行代码可以转换成一个工作的并行代码，其中分散着几个!$OMP代码。实现粗略并行化所需的时间少得惊人。有没有办法在Pyth
浏览 22提问于2012-07-06得票数 82
回答已采纳
1回答
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？
我在想dask.delayed是否能在这方面帮到我。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
我使用了一个稍作修改的wordcount示例(https://github.com/apache/beam/blob/master/sdks/python/apache_beam/examples/wordcount.py)，将流程函数替换为以下内容： def process(self, element):
"""Returns an iterator over the words of this element.
The element is a line of text. If the line is blank, note that, to
浏览 12提问于2020-06-25得票数 3
回答已采纳
我正在做一个关于在python中应用超像素方法的项目。我使用了slic()函数，但由于图像非常大，程序需要几分钟来运行所有代码。我注意到slic()函数只使用1个CPU。当我使用MATLAB来做我在python中所做的同样的事情时，我使用了一个叫做superpixels()的函数，这个函数使用了我的计算机的所有资源(也就是GPU)，所以这意味着运行所有的代码只需要几秒钟。
因此，我想知道如何改进python slic()函数以使其更快。我可以从哪里获得slic()函数的代码？
或者是我做错了什么？
浏览 6提问于2018-04-15得票数 1
根据知识，with tf.device('/GPU')可用于在GPU中实现张量流.有没有类似的方法在GPU(Cuda)上实现任何python代码？还是我应该用俾库达？
浏览 2提问于2018-06-04得票数 2
我有一个项目，在这个项目中，我必须定期使用shell脚本对文件进行一些预处理。它必须按照项目要求和遗留原因这样做--我继承了这段代码的大部分。 处理完这些文件后，输出文件将由Python脚本进一步处理。 有没有什么好的方法可以并行运行呢？现在，这是我的工作流程的样子。 Call shell script, processing thousands of files.
Once finished, call Python script, processing even more files.
Once finished, call SQL script to insert all of the
浏览 18提问于2020-04-23得票数 0
我对Python中的线程非常陌生，有几个初学者的问题。
当使用Python模块启动超过50个线程时，我就开始获得threading。线程本身非常苗条，不太需要内存，因此线程的开销似乎是导致内存问题的原因。
我能做些什么来增加内存容量或者使Python允许更多的线程吗？
使用threading模块可以在Python代码中运行的最大线程数是多少？你做了什么把戏来达到这个数字吗？
在使用threading模块时，还有其他需要注意的注意事项吗？
浏览 4提问于2010-05-30得票数 4
回答已采纳
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
回答已采纳
我有一个Python脚本job.py，它接受命令行参数。该脚本使用package subprocess运行一些外部程序。脚本和外部程序都是顺序的(即没有MPI、openMP等)。我想运行这个脚本4次，每次使用不同的命令行参数。我的处理器有4个核，因此我想同时运行所有4个实例。如果我打开4个终端，并在不同的终端中运行脚本的每个实例，它就会完美地工作，并且我得到了我想要的。
现在，我想让自己更容易启动这4个实例，这样我就可以通过一个终端的一个命令来完成所有这一切。为此，我使用bash脚本batch.sh
python job.py 4 0 &
python job.py 4 1 &
浏览 2提问于2017-03-23得票数 1
回答已采纳
我正在运行一个MacBook Pro：
我正在通过Anaconda安装python2.7。
Last login: Wed Nov 11 21:41:33 on ttys002
Matthews-MacBook-Pro:~ matthewdunn$ python
Python 2.7.10 |Anaconda 2.4.0 (x86_64)| (default, Oct 19 2015, 18:31:17)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5577)] on darwin
Type "help", "copyright", &
浏览 2提问于2015-11-12得票数 0
在我的python代码中，我使用了抓取python，并尝试在ope python脚本中打开3个站点。
我现在的代码是：
from grab import Grab
...
g = Grab(interface=ip, headers=headers)
a = g.go('http://site1.com');
g = Grab(interface=ip, headers=headers)
b = g.go('http://site2.com');
g = Grab(interface=ip, headers=headers)
c = g.go('
浏览 2提问于2013-12-04得票数 0
在阅读了http://clojure.org/rationale和许多语言之间的性能比较之后，我开始认为，除了易于使用之外，我不应该再用Python编写代码了，而应该用Clojure编写代码。事实上，我开始对不学习Clojure感到不负责任，因为我看到了它的好处。
说得通吗？难道我不能真正有效地利用所有核心，使用比Lisp方言或其他功能语言更命令式的Python语言吗？似乎它的所有好处都来自于使用不可变的数据，难道我就不能用Python来实现它，并且拥有所有的好处吗？
有一次，我开始学习一些通用的Lisp，从我从大学图书馆借来的书上阅读和做了几乎所有的练习(我发现它相当不错，尽管它在亚马逊上不
浏览 0提问于2012-04-06得票数 8
回答已采纳
1回答
我正在学习用于数值计算的python多处理，这里是我实现的示例代码，我猜问题应该是对map参数的错误使用。 def pow(a):
c = np.zeros(a.size)
for i in range(a.size):
c[i] = a[i] ** a[i]
return c
if __name__=='__main__':
n = int(1e6)
data = np.random.sample(n)
pool = mp.Pool(processes=8)
results = po
浏览 62提问于2019-10-15得票数 1
我想运行parallel "python test.py --flag1 {}" ::: '--flag2 --flag3' '--flag4 --flag5'，但我的python无法解析标志并执行 当我尝试模拟运行时，输出是 python test.py --flag1 --flag2\ --flag3
python test.py --flag1 --flag4\ --flag5 我怎样才能使并行不脱离标志之间的空格呢？例如，不带转义字符的python test.py --flag1 --flag2 --flag3 几乎尝试了所有相关的搜
浏览 11提问于2020-09-05得票数 2
回答已采纳
1回答
我想要一些关于如何正确设置高性能计算机上的复杂工作的帮助。因此，在我的python代码中的某个时刻，我想使用os.system("bsub -K < mama.sh")提交一个作业，我发现-K arg实际上会等待作业结束，然后再继续。所以现在我想从这个mama.sh脚本中调用另外5个作业(kid1.sh，KID2.SH...in )，它将并行运行(以减少计算时间)。这5个子脚本中的每一个都将运行一段python代码。mama.sh应等待所有其他5个作业完成后再继续。
我想到了一些类似的东西：
#!/bin/sh
#BSUB -q hpc
#BSUB -J kids[1-5
浏览 37提问于2021-05-12得票数 0
我有一个bash脚本，大致如下所示：
N=32
for i in $(seq -f "%06g" 0 ${LAST_NUM}) # LAST_NUM is an env variable
do
((j=j%N)); ((j++==0)) && wait # Wait for all processes in batch to finish
python foo1.py $i &
python foo2.py "foo1_output${i}.file_extension" &
python foo3.py "
浏览 0提问于2022-12-08得票数 1
3回答
numpy和全局解释器锁
、、、、
我即将编写一些计算密集型的Python代码，这些代码几乎肯定会花费大部分时间在numpy的线性代数函数中。
手头的问题是。长话短说，对我来说，利用这一点的最简单方法是使用多个线程。主要的障碍几乎肯定是全局解释器锁(GIL)。
为了帮助设计这一点，有一个心理模型将是有用的，对于这个模型，可以期望numpy操作在其持续时间内释放GIL。为此，我会感谢任何经验法则，应该做的和不应该做的，指针等等。
如果重要的话，我在Linux上使用64位Python2.7.1，带有numpy 1.5.1和scipy 0.9.0rc2，使用IntelMKL10.3.1构建。
浏览 81提问于2011-06-01得票数 31
回答已采纳
1回答
我想用Python实现并行快速排序。我知道快速排序，你必须选择一个透视，分区，但是如何在Python中将它们派生为独立的任务？
下面是它的伪代码：
QS(A[1:n])
if n=1 then return A[1]
pivot <--any value from A (random)
L <- A[A[:] < pivot]
R <- A[A[:] > pivot]
A(L) <- spawn QS(L)
A(R) <- QS(R)
sync
return A(L) ++ A(R)
浏览 0提问于2019-08-16得票数 2
1回答
查找所有Flynn的分类示例代码，用于C/C++或Python代码来理解
任何密码都可以，我只是想学点东西。我试着找出其中的一些，但没有结果。
SIMD
SISD
MISD
MIMD
浏览 4提问于2021-01-29得票数 1
回答已采纳
我正在尝试创建一个批处理脚本，它并行运行2个python脚本，如果其中一个脚本(或两者都是错误的)返回一个错误代码。如果这两个脚本都正确运行，则应该运行下一个python脚本。
当我使用下面的脚本时，进程将并行运行，但是！错误级别！总是0，即使这两个脚本都有错误。
如果我只使用start /wait命令运行了一个python脚本，或者如果我使用&&而不是_是否正确返回。
如何在仍然输出正确的错误级别的同时并行运行这些脚本？
setlocal enableDelayedExpansion
start /wait python apirequest_0001.py | start
浏览 4提问于2022-02-10得票数 1
回答已采纳
我来自爪哇。在Java 8和更高版本中，我们有并发API (Executor Service，Countdown Latch，Cyclic，Parallel Stream API)。在Python3中有像这样的简单API吗？我只发现了很多丑陋的代码，每个人都在用定制代码重新发明轮子，比如对硬编码的特定字典或列表执行fork join操作。 假设我有一个包含50000个元素的字典，它包含group_id整数。我想计算一下每组中有多少个元素。 类似这样的东西，但我想让它变得漂亮、整洁和平行： import collections
dataset_dict = collections.defau
浏览 46提问于2020-06-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我制作了一个python脚本来制作分形图像。
我尝试使用pp python模块来更快地编写这个源代码。
大问题是：image.putpixel((x，y)，(i %8* 16，i%4* 32，i%2*64)。这行源代码是在使用类似作业时给我一些关于: cPickle.UnpickleableError:不能挑选对象的信息。
我认为这个资源不能在pp下序列化。知道吗？谢谢。致以问候。
我的源代码：
from PIL import Image
#size of image
imgx = 600
imgy = 400
#make image buffer
image = Image.new("
浏览 1提问于2013-02-25得票数 0
回答已采纳
我试图在mpi4py python脚本: hello.py上运行16个实例。我存储在这类的s.txt 16命令中：
python /lustre/4_mpi4py/hello.py > 01.out
我是通过aprun命令在Cray集群中提交的，如下所示：
aprun -n 32 sh -c 'parallel -j 8 :::: s.txt'
我的目的是在time.The脚本中的每个节点运行8个这样的python作业，运行时间超过3个小时，并且没有创建任何*.out文件。从PBS调度器输出文件中，我得到了以下内容：
Python version 2.7.3 loaded
浏览 5提问于2017-04-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我有几个对tf.gradients的调用，每个调用都需要一些时间，因此我想同时调用tf.gradients。然而，当我试图在图形中这样做时，我会收到几个错误中的一个。我怀疑它不是线程安全的，但无法用MWE再现错误。我尝试在我的MWE和真实代码中同时使用pathos.pools.ThreadPool和pathos.pools.ProcessPool --只有我的真正代码失败了。这是我尝试过的MWE：
from pathos.pools import ThreadPool, ProcessPool
import tensorflow as tf
import numpy as np
Xs = [
浏览 2提问于2017-08-18得票数 1
回答已采纳
到目前为止，所有的示例/教程都在讨论如何在集群上多次执行一行代码、单个python脚本或单个可执行文件，以获取不同类型的输入等。
在我的例子中，我有一个名为main.py的主python脚本，它使用了几个子目录中的模块，还有一个子目录，其中包含要使用的共享C库。如果我只告诉slurm执行main.py，比如说，使用以下脚本：
#!/bin/sh
#SBATCH -N 1
#SBATCH -n 1
#SBATCH -c 4
#SBATCH --mem=10
#SBATCH -t 0:01:00
module load python
python main
浏览 6提问于2018-02-09得票数 2
回答已采纳
当执行PL/Python过程时，python解释器将执行Python代码。我的问题是，Python解释器是作为一个单独的进程运行，还是一个连接到调用数据库进程的共享库？
我关心的是，当我们称之为plpy.execute(.)时会发生什么。如果python解释器作为一个单独的进程运行，我认为将sql查询的结果传递回python解释器需要大量开销，这需要从文件或管道中读取。
浏览 5提问于2022-09-08得票数 1
回答已采纳
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
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
回答已采纳
我是python并行计算领域的初学者。我想将我的代码中的一个部分，包括-循环。默认情况下，我的代码运行time for循环3年。在每个day中，我的代码调用一个bash脚本run_offline.sh并运行8次。每次通过循环id给bash脚本不同的输入数据索引。下面是我的python代码demo.py的主要部分
import os
import numpy as np
from dateutil.rrule import rrule, HOURLY, DAILY
import datetime
import subprocess
...
start_date = datetime.datet
浏览 3提问于2022-08-23得票数 1
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
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
