python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多,但对于数据挖掘场景来说,pathos模块更实用,尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。
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本文总结整理了常见的并行计算场景,编写parallel.py模块,主要利用pathos模块实现,可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条,可以显示计算进度等信息,通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结,以适应并行框架。
parallel.py
函数parallel的参数定义顺序需要注意: 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数 。
定义另一个parallel_main.py模块,用来展示各个场景下并行计算结果。
parallel_main.py
parallel函数使用注意点:
随着互联网的不断发展,我们对python编程开发技术的学习和掌握程度也在不断的提高。下面我们就通过案例分析来了解和学习一下,关于程序扩展都有哪些操作方法。
必要的概念传统编程依赖于两个核心概念:函数和类。使用这些构建块就可以构建出无数的应用程序。但是,当我们将应用程序迁移到分布式环境时,这些概念通常会发生变化。一方面,OpenMPI、Python多进程和ZeroMQ等工具提供了用于发送和接收消息的低级原语。这些工具非常强大,但它们提供了不同的抽象,因此要使用它们就必须从头开始重写单线程应用程序。另一方面,我们也有一些特定领域的工具,例如用于模型训练的TensorFlow、用于数据处理且支持SQL的Spark,以及用于流式处理的Flink。这些工具提供了更高级别的抽象,如神经网络、数据集和流。但是,因为它们与用于串行编程的抽象不同,所以要使用它们也必须从头开始重写应用程序。用于分布式计算的工具Ray占据了一个独特的中间地带。它并没有引入新的概念,而是采用了函数和类的概念,并将它们转换为分布式的任务和actor。Ray可以在不做出重大修改的情况下对串行应用程序进行并行化。
开始使用Ray
ray.init()命令将启动所有相关的Ray进程。在切换到集群时,这是需要更改的行(我们需要传入集群地址)。java课程培训机构发现这些过程包括:
有很多worker进程并行执行Python函数(大概是每个CPU核心对应一个worker)。用于将“任务”分配给worker(以及其他计算机)的调度程序进程。任务是Ray调度的工作单元,对应于一个函数调用或方法调用。
multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作,通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁。 因此,multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。 它在 Unix 和 Windows 上均可运行。
1、multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
2、相关方法
输出结果如下:
Pool提供了一种快捷的方法,赋予函数并行化处理一系列输入值的能力,可以将输入数据分配给不同进程处理(数据并行)。下面的例子演示了在模块中定义此类函数的常见做法,以便子进程可以成功导入该模块。这个数据并行的基本例子使用了 Pool 。
将在标准输出中打印
其中:
(1)p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args, kwargs),然后返回结果。需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
(2)p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是 AsyncResult类的实例,callback是可调用对象,接收输入参数。当func的结果变为可用时,将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异步操作中的结果。多进程并发!
(3)p.close():关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成
(4)p.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用
Python中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。函数式:调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。线程模块:Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。
8个超好用内置函数set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()
python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器,输入字符串公式,直接产生结果。用eval()来做就很简单:eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式,并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ,它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表。对列表升序操作:
对元组倒序操作:
使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
根据自定义规则,对元组构成的列表进行排序:
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作,reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列,将序列里的元素反转,并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候,假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数,对指定的序列做映射,最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍,最终返回给你加工好的序列。举个例子,对列表里的每个数字作平方处理:
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理,用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘,该怎么做呢?这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作,生成的结果再和第三个元素进行函数操作,以此类推,最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子,将字母连接成字符串。
你可能已经注意到,reduce()函数在python3里已经不再是内置函数,而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲,是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表,要把其中偶数去掉,该怎么做呢?
filter()函数轻松完成了任务,它用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似,都是将序列里的每个元素映射到函数,最终返回结果。我们再试试,如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景,同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号,我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思,所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注,返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明,对字符串进行标注,返回每个字母和其索引。