Python并行化

最新推荐文章于 2024-07-29 23:39:40 发布
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分类专栏： python 文章标签： python 多线程 多进程
Python技巧：Python 如何实现并行化
hdxx2022的博客
09-01 373
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。
python 并行化 图像处理_Python：使用多处理的并行图像读取和预处理
weixin_34775101的博客
01-28 857
对于机器学习应用程序，我尝试用python编写一个图像读取器类，该类读入图像，对其进行预处理，然后成批传递给应用程序。在阅读和预处理需要与机器学习训练/测试并行进行，使用线程和队列很容易实现。然而，由于预处理在计算上很昂贵，我想进一步并行化，以便在不同的处理中并行读取和预处理单个图像。我试着用下面的方法来实现这一点(注意，这个例子去掉了与问题无关的所有内容，例如标签的读取)import numpy...
Parallel Processing in Python - Python 中的并行处理
qq_40671063的博客
01-05 730
Parallel Processing in Python - Python 中的并行处理
MAP函数应用于多线程下载图片
weixin_30896511的博客
02-09 631
# -*- coding:utf8 -*-from bs4 import BeautifulSoupimport os, sys, urllib2, urllibfrom multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolurls = []def download(url): urllib.urlretrieve(url, 'd:/'+url[-7...
Python数据并行的6种方法（进程池+进度条）
pro1515151515的博客
06-25 1万+
6种Python多进程+进度条的方法分析，附可用代码。
【冰糖Python】python并行化-multiprocessing，joblib，numba
冰糖的小屋
09-29 915
此处尝试multiprocessing，joblib，numba对实行for并行的作用
python mpi多线程_使用MPI for Python 并行化遗传算法
weixin_39592789的博客
12-15 682
相关阅读前言本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速。并对加速效果进行了简单测试。项目链接:正文我们在用遗传算法优化目标函数的时候，函数通常都是高维函数，其导数一般比较难求取。这样我们的适应度函数计算通常都是比较费时的计算。例如在使用遗传算法寻找最优结构时候通常需要调用量化软件进行第一性原理计算结构的total energy，这是非常费时的...
python并行运算库_6个用于并行处理的Python库
cxu0262的博客
07-03 3604
python并行运算库 Python一直以来都以便利性和程序员友好性着称，但是它并不是周围最快的编程语言。 它的某些速度限制是由于其默认实现cPython是单线程的。 也就是说，cPython一次不会使用多个硬件线程。 虽然您可以使用Python内置的threading模块来加快处理速度，但threading只能提供并发性 ，而不能提供并行性 。 这对于运行不依赖于CPU的多个任务非常有好处...
python并行设计
pumpkin84514的博客
07-29 768
并行设计指的是同时运行多个计算任务，这样可以充分利用多核CPU的计算能力。Python中常用的并行编程库包括threading和。并行设计可以显著提高Python程序的执行效率。通过选择合适的并行编程方式（线程、进程或高级接口），可以有效地利用计算资源，优化程序性能。在实际项目中，根据具体需求选择适当的并行编程方式，可以大幅度提升程序的运行效率和响应速度。
Python并行处理
优快云研发技术
11-02 4万+
原文：Parallel Processing in Python 作者：Frank Hofmann 翻译：Diwei 简介当你在机器上启动某个程序时，它只是在自己的“bubble”里面运行，这个气泡的作用就是用来将同一时刻运行的所有程序进行分离。这个“bubble”也可以称之为进程，包含了管理该程序调用所需要的一切。例如，这个所谓的进程环境包括该进程使用的内存页，处理该进程打开的文件，用
python 并行化：加快数据的处理
爱吃火锅的博客
03-27 1万+
最近在做一个项目，遇到一个比较棘手的问题，那就是在用python 处理数据的时候效率非常低，在查阅了相关问题的同时，学习到不少小窍门，先记录一下供学习。 先给出一些方法，最后结合笔者自己的一个例子看一下实际效果 第一招： numba神器 相关资料：https://www.jianshu.com/p/69d9d7e37bc5 第二招： 多进程的使用，不得不说的是为什么不使用多线...
3行代码实现 Python 并行处理，速度提高6倍！
weixin_NineDays66
12-29 3万+
来源 | towardsdatascience.com 编译 | 数说君 出品 | 数说工作室 原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python 最近在 Towards Data Science 上看到一篇文章，如何用 Python 进行并行处理，觉得非常有帮助，因此介绍...
如何使用Python 简单实现并行化？
xiaoweids的博客
07-21 691
Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。...
python 并行处理介绍
Boogyman的博客
04-07 1785
1.GIL介绍： GIL（Global Interpreter Lock）又称全局解释器锁，是在CPython解释器下的一个独有问题（该问题只针对CPython，其他解释器下并没有）。在CPython解释器下处理多线程问题时，每个线程在执行时候都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，即同一时刻只有一个线程使用CPU，也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行。 2.multipro...
Parallel Python实现python程序的并行及多cpu多核利用
热门推荐
木东的博客
10-09 4万+
为啥要这个模块： Python是解释型的语言,而Python解释器使用GIL(全局解 释器锁)来在内部禁止并行执行,正是这个GIL限制你在多核处理器上同一时间也只能执行一条字节码指令. 听朋友说python 3.0 里面已经改进, 默认有了多处理器编程的库了. Python2.XX暂时还不支持。 Parallel Python 这个库,正是为支持smp多路多核多cpu而设计的, 而且它
Python 多CPU并行处理数据
coffeetea01的博客
11-30 1万+
最近遇到结巴分词文本，耗时比较久，于是想到多进程来提升数据处理的效率。   基础代码如下：     import os     import multiprocessing    # worker function   def worker(sign, lock):       lock.acquire()       print(sign, os.getpid(
Python多进程实现并行化随机森林
阿里武的技术博客
07-04 4275
前言 Python其实已经实现过随机森林， 而且有并行化的参数n_jobs 来设置可以使用多个可用的cpu核并行计算。 n_jobs : int or None, optional (default=None) The number of jobs to run in parallel for both fit and predict. None means 1 unless in a jobl...
python并行化处理
最新发布
01-15
### Python 并行化处理方法 #### 基于进程的并行处理 为了充分利用多核 CPU 的计算资源，在 Python 中可以通过 `multiprocessing` 模块来创建多个子进程来进行并行任务处理[^4]。由于 GIL (全局解释锁) 的存在，使得在同一时刻只有一个线程能够执行 Python 字节码，因此对于 CPU 密集型的任务来说，采用多进程的方式绕过这一限制是非常有效的策略。 ```python from multiprocessing import Process, Pool import os def task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) # Imitate a random delay between 0 and 3 seconds. end = time.time() print('Task %s runs %.2f seconds.' % (name, (end - start))) if __name__=='__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Pool(4) # Create a pool of workers with size 4. for i in range(5): p.apply_async(task, args=(i,)) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All subprocesses done.') ``` 上述代码展示了如何通过 `Pool` 来管理一组工作进程池，并分配给它们不同的任务去完成。这里需要注意的是当调用了 `p.close()` 方法之后就不能再向这个进程中添加新的任务了；而 `join()` 则会阻塞当前主线程直到所有的子进程都结束为止。 #### 使用并发库简化编程模型 除了原生支持外，还有第三方库可以帮助更方便地编写并行程序。例如 `concurrent.futures` 提供了一个高层次接口用于异步执行调用——它允许开发者不必关心底层细节就能轻松启动大量后台操作[^1]： ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import urllib.request URLS = ['http://www.foxnews.com/', 'http://www.cnn.com/', 'http://europe.wsj.com/', 'http://www.bbc.co.uk/'] def load_url(url, timeout): with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn: return conn.read() with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS} for future in as_completed(future_to_url): url = future_to_url[future] try: data = future.result() except Exception as exc: print('%r generated an exception: %s' % (url, exc)) else: print('%r page is %d bytes' % (url, len(data))) ``` 这段脚本利用了 `ThreadPoolExecutor` 对象来发起 HTTP 请求获取网页内容。这种方式不仅简洁明了而且易于维护扩展。
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