joblib和steplib用法小结

本文详细介绍了joblib和steplib在程序调用过程中的作用。joblib确保作业步骤在指定的私有程序库中查找程序,而steplib则为紧随其后的作业步骤提供临时的私有程序库搜索路径。当未在指定库中找到程序时,系统将回退到默认系统程序库进行查找。
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1:joblib通知程序总是先在声明的私有程序库中查找需要调用的程序。

     eg:   //jobname job

             //joblib      dd    dsn=mylib           总是跟在job statement后

             //step       exec  pgm=mypro        通知系统先在mylib库中寻找mypro

 


2:steplib仅通知其紧跟的job step先在steplib声明的私有程序库中查找需要调用的程序。

    eg:   //jobname job

            //step1      exec  pgm=pro1

            //steplib    dd     dsn=mylib

            //step2      exec  pgm=pro2        通知step1先在mylib中找mypro,step2仍优先在系统库sys1.linklis中找pro2


3:若没有找到,两者都返回到sys1.linklib或linklist两个系统程序库中查找

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<think> 我们正在处理用户关于使用joblibParallel实现多进程并发的问题。根据用户提供的引用内容,我们可以总结出以下关键点: 1. joblib提供了两种并行模式:多进程(适用于CPU密集型任务)多线程(适用于I/O密集型任务)。 2. 使用joblib.Parallel可以方便地实现多进程并行计算,其中需要指定进程数(n_jobs)使用的后端(backend)。 3. 默认情况下,joblib使用'loky'后端,它会启动单独的Python工作进程,但可能会因为数据序列化而产生开销。 4. 引用[2]给出了一个使用Parallel优化Pandas apply方法的示例代码。 用户的需求是了解使用joblibParallel实现多进程并发的方法。因此,我们将重点介绍如何使用Parallel函数,并给出示例代码。 步骤: 1. 导入必要的库:from joblib import Parallel, delayed 2. 定义一个处理函数(根据实际任务定义) 3. 设置并行进程数(n_jobs) 4. 使用Parallel函数,结合delayed来调用处理函数,并传入可迭代对象(如数据集的每一行) 注意:对于CPU密集型任务,使用多进程(默认使用loky后端)是合适的;对于I/O密集型任务,可以考虑使用多线程(设置backend='threading'),但用户明确要求多进程,所以我们聚焦于多进程。 另外,引用[3]提到,默认情况下数据需要在进程间序列化传递,这可能会带来开销,因此要注意数据量过大时的效率问题。 下面我们给出一个完整的示例,并解释每一步。 </think> ### Python使用joblibParallel实现多进程并发的方法 使用joblib库的`Parallel``delayed`函数是实现Python多进程并发的有效方式,特别适合优化计算密集型任务。以下是具体实现方法: #### 1. 基本使用模式 ```python from joblib import Parallel, delayed # 定义处理函数 def process_item(item): # 执行具体计算任务 return item * 2 # 输入数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] # 并行处理 (n_jobs指定进程数,-1表示使用所有CPU核心) results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(process_item)(i) for i in data) print(results) # 输出: [2, 4, 6, 8, 10] ``` #### 2. 关键参数说明 - `n_jobs`: 并行工作进程数 - `-1`: 使用所有可用CPU核心 - `1`: 禁用并行(顺序执行) - `N`: 指定具体进程数 - `backend`: 并行后端(默认为`loky`多进程) - `loky`: 推荐用于CPU密集型任务[^3] - `threading`: 适用于I/O密集型任务 - `verbose`: 控制输出详细程度(0-10) #### 3. Pandas DataFrame并行处理示例 ```python import pandas as pd from joblib import Parallel, delayed df = pd.DataFrame({'a': range(100), 'b': range(100, 200)}) def process_row(row): # 复杂计算示例 return row['a'] * row['b'] / (row['a'] + 1) # 并行处理DataFrame的每一行 results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(process_row)(row) for _, row in df.iterrows()) # 将结果添加到新列 df['result'] = results ``` #### 4. 最佳实践建议 1. **任务类型选择**: - CPU密集型任务 → 多进程(默认`loky`后端)[^1] - I/O密集型任务 → 多线程(`backend='threading'`)[^4] 2. **避免过大数据传输**: ```python # 不推荐:传递整个DataFrame results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(func)(df) for _ in range(10)) # 推荐:传递必要数据 results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(func)(df_chunk) for df_chunk in chunk_df(df)) ``` 3. **资源管理**: ```python # 使用上下文管理器控制资源 with Parallel(n_jobs=4, backend='loky', prefer="processes") as parallel: results = parallel(delayed(process_item)(i) for i in large_dataset) ``` 4. **进度监控**: ```python from tqdm import tqdm # 结合tqdm显示进度条 results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(process_item)(i) for i in tqdm(data, total=len(data))) ``` #### 性能注意事项 - 进程启动数据序列化有开销,小任务可能不如顺序执行快[^3] - 推荐任务执行时间 > 100ms 时使用并行 - 使用`pre_dispatch`参数控制任务预分配数量
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