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  • python并行

    2018-07-03 10:00:12
    python并行的实现,通用性强,有使用价值,有实用价值
  • python并行编程pdf

    2018-06-25 16:54:26
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  • python 并行处理The idea of ​​creating a practical guide for Python parallel processing with examples is actually not that old for me. We know that this is not really one of the main contents for ...

    python 并行处理

    The idea of ​​creating a practical guide for Python parallel processing with examples is actually not that old for me. We know that this is not really one of the main contents for Python. However, when the time comes to work with big data, we cannot be very patient about the time. And at this point, it’s no secret that we need new equipment to take on big tasks.

    创建带有示例的Python并行处理实用指南的想法实际上对我来说并不那么古老。 我们知道,这实际上并不是Python的主要内容之一。 但是,当需要处理大数据时,我们不能对时间非常耐心。 在这一点上,我们需要新设备来承担重大任务已不是什么秘密。

    This article will help you understand:

    本文将帮助您了解:

    • Why is parallel processing and what is parallel processing?

      为什么要进行并行处理,什么是并行处理?

    • Which function is used and how many processors can be used?

      使用哪个功能以及可以使用多少个处理器?

    • What should I know before starting parallelization?

      开始并行化之前我应该​​知道些什么?

    • How is any function parallelization?

      函数如何并行化?

    • How to parallelize Pandas DataFrame?

      如何并行化Pandas DataFrame?

    1.为什么和什么? (1. Why and What?)

    为什么需要并行处理? (Why do i need parallel processing?)

    • A single process covers a separately executable piece of code

      单个过程涵盖了单独的可执行代码段
    • Some sections of code can be run simultaneously and allow, in principle, parallelization

      某些代码段可以同时运行,并且原则上允许并行化
    • Using the features of modern processors and operating systems, we can shorten the total execution time of a program, for example by using each core of a processor.

      利用现代处理器和操作系统的功能,我们可以缩短程序的总执行时间,例如通过使用处理器的每个内核。
    • You may need this to reduce the complexity of your program / code and outsource the workpieces to specialist agents who act as sub-processes.

      您可能需要这样做,以减少程序/代码的复杂性,并将工件外包给充当子流程的专业代理商。

    什么是并行处理? (What is the Parallel Processing?)

    • Parallel processing is a mode of operation in which instructions are executed simultaneously on multiple processors on the same computer to reduce overall processing time.

      并行处理是一种操作模式,其中指令在同一台计算机上的多个处理器上同时执行,以减少总体处理时间。
    • It allows you to take advantage of multiple processors in one machine. In this way, your processes can be run in completely separate memory locations.

      它使您可以在一台计算机上利用多个处理器。 这样,您的进程可以在完全独立的内存位置中运行。

    2.使用什么功能? (2. What function is used?)

    Using the standard multiprocessing module, we can efficiently parallelize simple tasks by creating child processes.Whether you are a Windows user or a Unix user, this does not change. To basically understand parallel processing, this example can be given:

    使用标准的multiprocessing模块,我们可以通过创建子进程来有效地并行化简单任务。无论您是Windows用户还是Unix用户,这都不会改变。 为了基本了解并行处理,可以给出以下示例:

    from multiprocessing import Pooldef f(x):return x*xif __name__ == '__main__':with Pool(5) as p:
    print(p.map(f, [1, 2, 3]))
    output: [1, 4, 9]

    If you think whyif __name__ == '__main__' part is necessary, “Yes, the” entry point “of the program must be protected” (https://docs.python.org/3.8/library/multiprocessing.html#multiprocessing-programming)

    如果您认为为什么if __name__ == '__main__'部分,请“是,必须保护程序的“入口点””( https://docs.python.org/3.8/library/multiprocessing.html#multiprocessing -编程 )

    我最多可以运行几个并行进程? (How many parallel processes can I run at most?)

    The maximum number of processes you can run at one time is limited by the number of processors on your computer. However, if you don’t know how many processors you have, you can query as in the example below:

    一次可以运行的最大进程数受计算机上处​​理器数量的限制。 但是,如果您不知道有多少个处理器,则可以按照以下示例进行查询:

    Image for post

    3.开始并行化之前我应该​​知道些什么? (3. What should I know before starting parallelization?)

    'multiprocessing’ works in Ipython console but not in Jupyter Notebook and why?

    'multiprocessing'在Ipython控制台中起作用,但在Jupyter Notebook中不起作用,为什么?

    It does not work inside jupyter because it need to run directly. In short, the subprocesses do not know they are subprocesses and are attempting to run the main script recursively. It is well known that multiprocessing is a bit dangerous in interactive translators in Windows.

    它在jupyter内部不起作用,因为它需要直接运行。 简而言之,子进程不知道它们是子进程,而是试图递归运行主脚本。 众所周知,在Windows中的交互式翻译器中,多处理有些危险。

    The library was originally developed under Windows and Python2, and there were no problems with multiprocessing before. However multiprocessing works perfectly if you run it from the command line.

    该库最初是在Windows和Python2下开发的,以前的多处理没有问题。 但是,如果您从命令行运行多处理,则可以完美地工作。

    4.什么是函数并行化? (4. How is any function parallelization?)

    处理 (Process)

    By subclassing multiprocessing.process, you can create a process that runs independently. By extending the __init__ method you can initialize resource and by implementing Process.run() method you can write the code for the subprocess.

    通过子类化multiprocessing.process,可以创建独立运行的进程。 通过扩展__init__方法,您可以初始化资源,并通过实现Process.run()方法,可以编写子流程的代码。

    import import class def super(Process, self).__init__()self.id= def time.sleep(1)print("This is the process with id: {}".format(self.id))

    We need to initialize our Process object and invoke Process.start() method. For this Process.start() will create a new process and will invoke the Process.run() method.

    我们需要初始化我们的Process对象并调用Process.start()方法。 为此,Process.start()将创建一个新进程,并将调用Process.run()方法。

    if __name__ == '__main__':
    p = Process(0)
    p.start()

    After p.start() will be executed immediately before the task completion of process p. To wait for the task completion, you can use Process.join()

    在p.start()之后,将立即执行进程p的任务。 要等待任务完成,可以使用Process.join()

    if __name__ == '__main__':
    p = Process(0)
    p.start()
    p.join()=
    p.join()

    And output should appear like this:

    输出应如下所示:

    output: 
    This is the process with id: 0
    This is the process with id: 1

    泳池班 (Pool Class)

    You can initialize a Pool with ’n’ number of processors and pass the function you want to parallelize to one of Pools parallization methods.

    您可以使用'n'个处理器初始化池,然后将要并行化的函数传递给池并行化方法之一。

    The multiprocessing.Pool() class spawns a set of processes called workers and can submit tasks using the methods apply()/apply_asnc() and map()/map_async().

    multiprocessing.Pool()类产生了一组称为worker的进程,可以使用apply() / apply_asnc()map() / map_async()方法提交任务。

    Let’s show Pool using map() first:

    让我们 首先 使用 map() 显示Pool

    import import def return * if ==     pool =     pool = =4)    inputs =     outputs =     print("Input: {}".format(inputs))    print("Output: {}".format(outputs))

    So the output for map() should look like this:

    因此map()的输出应如下所示:

    Input: [0,2,4,6,8]
    Output: [0,4,16,36,64]

    Using map_async(), the AsyncResult object is returned immediately without stopping the main program and the task is done in the background.

    使用map_async() ,无需停止主程序即可立即返回AsyncResult对象,并且该任务在后台完成。

    import import def return * if ==     pool =     inputs =     outputs_async =     outputs =     print("Output: {}".format(outputs))

    The output for map_async() should look like this:

    map_async()的输出应如下所示:

    Output: [0, 1, 4, 9, 16]

    Let’s take a look at an example Pool.apply_async. Pool.apply_async conditions a task consisting of a single function to one of the workers. It takes the function and its arguments and returns an AsyncResult object. For example:

    让我们看一个示例Pool.apply_async. Pool.apply_async一个包含单个功能的任务Pool.apply_async给其中一个工作程序。 它接受函数及其参数,并返回一个AsyncResult对象。 例如:

    import import def return * if ==     pool =     result_async = = for in    range(5)]    results = for in     print("Output: {}".format(results))

    And output for Pool.apply_async :

    并输出Pool.apply_async

    Output: [0, 1, 4, 9, 16]

    5.如何并行化Pandas DataFrame? (5. How to parallelize Pandas DataFrame?)

    When it comes to parallelizing a DataFrame, you can apply it to the dataframe as an input parameter for the function to be parallelized, a row, a column, or the whole dataframe.

    当涉及到并行化一个DataFrame时,您可以将其作为要并行化的函数,行,列或整个数据帧的输入参数应用到该数据帧。

    You just need to know: For the parallelizing on an entire dataframe, you will use the pathos package that uses dill for serialization internally.

    您只需要知道:为了在整个数据帧上进行并行化,您将使用在内部使用dill进行序列化的pathos软件包。

    Forany example, lets create a dataframe and see how to do row-wise and column-wise paralleization.

    例如,让我们创建一个数据框,看看如何进行行和列并行化。

    First, let’s create a sample data frame and see how to do row parallelization.

    首先,让我们创建一个示例数据框,然后看看如何进行行并行化。

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import multiprocessing as mp
    df = pd.DataFrame(np.random.randint(3, 10, size=[5, 2]))print(df.head())
    #> 0 1
    #> 0 8 5
    #> 1 5 3
    #> 2 3 4
    #> 3 4 4
    #> 4 7 9

    Now let’s apply the hypotenuse Function to each raw, but since we want to run 4 transactions at a time, we will need df.itertuples(name=False)name=Falsehypotenuse

    现在,将hypotenuse函数应用于每个原始函数,但是由于我们想一次运行4个事务,因此需要df.itertuples(name=False)name=Falsehypotenuse

    # Row wise Operation
    def hypotenuse(row):
    return round(row[1]**2 + row[2]**2, 2)**0.5
    with mp.Pool(4) as pool:
    result = pool.imap(hypotenuse, df.itertuples(name=False), chunksize=10)
    output = [round(x, 2) for x in result]
    print(output)
    #> [9.43, 5.83, 5.0, 5.66, 11.4]

    Now let’s do a column-by-column paralleling. For this I use df.iteritems()sum_of_squares to pass an entire column as an array to the function.

    现在,让我们逐列进行并行化。 为此,我使用df.iteritems()sum_of_squares将整个列作为数组传递给函数。

    # Column wise Operation
    def sum_of_squares(column):
    return sum([i**2 for i in column[1]])
    with mp.Pool(2) as pool:
    result = pool.imap(sum_of_squares, df.iteritems(), chunksize=10)
    output = [x for x in result]
    print(output)
    #> [163, 147]

    Here is an interesting notebook with which you can compare processing times for multitasking. Please read with pleasure

    这是一个有趣的笔记本,您可以用它来比较多任务处理时间。 请愉快地阅读

    结论 (Conclusion)

    In this article, we have seen the various ways to implement parallel processing using the general procedure and multitasking module. Taking advantage of these benefits is indeed the same for any size machine. Our project will gain speed, depending on the number of processors, when the procedures are followed exactly. I hope such a basic start will be useful for you.

    在本文中,我们已经看到了使用常规过程和多任务模块实现并行处理的各种方法。 对于任何大小的机器,利用这些好处的确是相同的。 完全遵循这些步骤,我们的项目将根据处理器的数量提高速度。 我希望这样的基本开始对您有用。

    If your job requires speed, who wouldn’t want that!

    如果您的工作需要速度,谁会不想要速度!

    翻译自: https://medium.com/@kurt.celsius/5-step-guide-to-parallel-processing-in-python-ac0ecdfcea09

    python 并行处理

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  • python并行计算

    千次阅读 2019-04-02 10:18:41
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  • Python并行数值计算

    2016-10-07 19:43:18
    Python并行数值计算.pdf
  • DECO:一个简化的Python并行计算模型,自动并行化Python程序,对已编号的串行化程序的修改减少到最低。
  • Python并行处理方式

    2020-07-25 06:51:11
    Python并行编程解决方案 适用于分布式任务和并行编程的Python Celery 使用Python并行和并发编程 启动并行任务 利用concurrent.futures,这是用于异步执行可调用对象的高级接口。 您将学习如何使用current.futures库...

    背景知识视频教程

    • Python并行编程解决方案
    • 适用于分布式任务和并行编程的Python Celery
    • 使用Python并行和并发编程

    启动并行任务

    利用concurrent.futures,这是用于异步执行可调用对象的高级接口。

    您将学习如何使用current.futures库在Python中异步运行任务。 它是Python中线程和多处理类的更好替代方法,因为它使用相同的接口实现了线程和进程,该接口由抽象的Executor类定义。

    此外,线程类不允许您从可调用函数返回一个值(null除外)。 parallel.futures模块的主要概念在于Executor类。 它是一个抽象类,提供异步执行调用的方法。 而不是直接使用它,我们将使用从其继承的子类:

    • ThreadPoolExecutor
    • ProcessPoolExecutor

    ThreadPoolExecutor

    在Python文件顶部添加以下导入声明:

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    

    让我们定义一个新函数,将其用作异步调用的可调用函数。我将定义一个简单的函数,该函数休眠两秒钟,然后返回两个输入参数的相乘结果:

    def wait_function(x, y):
        print('Task(', x,'multiply', y, ') started')
        time.sleep(2)
        print('Task(', x,'multiply', y, ') completed')
        return x * y
    

    单任务

    下一步是创建ThreadPoolExecutor对象。 强烈建议将其包装在with上下文管理器中,因为它将自行调用shutdown函数,并在完成执行后释放资源。 它接受以下输入参数。

    • max_workers: 此实例的工作线程数。从3.5版开始,它将默认为计算机上的处理器数量乘以5。从3.8版开始,默认值更改为min(32,os.cpu_count()+ 4)
    • thread_name_prefix:允许用户控制线程。池创建的工作线程的线程名称,以便于调试
    • Initializer:在每个工作线程开始时调用的可选可调用对象
    • initargs:传递给initializer的参数的元组

    在此,我将仅使用max_workers参数。 让我们创建一个ThreadPoolExecutor并使用wait_function作为输入可调用函数来调用Submit函数。 请记住,wait_function接受两个输入参数。 我将把它们作为单独的参数而不是元组传递:

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
        future = executor.submit(wait_function, 3, 4)
    

    提交函数将返回一个Future对象,该对象封装了可调用对象的异步执行。 Future对象最常用的功能是:

    • cancel:尝试取消执行。返回一个布尔值,该布尔值指示呼叫是否已成功取消。
    • running:检查是否正在执行调用。返回一个布尔值。
    • done:检查调用是否被取消或完成。返回一个布尔值。
    • result:返回调用返回的值。 如果调用尚未完成,则此方法将等待输入超时参数指定的n秒。 强烈建议在调用结果之前使用done函数进行检查,因为超时会阻止当前执行。
    • add_done_callback:将可调用函数附加到Future对象。当Future取消或完成运行时,将使用Future作为其唯一参数调用此函数。

    将以下代码附加在Submit函数的正下方。这只是一个简单的循环,在线程运行时打印一个字符串。完成后,将打印出结果:

    while True:
        if(future.running()):
            print("Task 1 running")
        elif(future.done()):
            print(future.result())
            break
    

    附加后代码:

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
    import time
    
    def wait_function(x, y):
        print('Task(', x,'multiply', y, ') started')
        time.sleep(2)
        print('Task(', x,'multiply', y, ') completed')
        return x * y
    
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
        future = executor.submit(wait_function, 3, 4)
    
        while True:
            if(future.running()):
                print("Task 1 running")
            elif(future.done()):
                print(future.result())
                break
    

    运行Python文件时,您应该看到以下结果:

    多任务

    我们将向其中添加另一个任务,以便它们都可以并行运行。将您的Python文件中的代码更改为以下内容:

    </>

    现在,首先将max_workers设置为一。 运行它,您应该注意到任务不是并行运行的。 它将运行第一个任务,然后运行第二个任务。 这主要是因为池中只有一个工作线程。 让我们将max_workers增加到两个,您应该能够看到两个任务正在并行运行。

    您可以将回调函数附加到Future对象。 一旦取消或完成执行,它将调用附加的函数。 如果您打算在成功连接到数据库或完成URL请求之后继续进行UI更新,则此函数非常有用。 现在,让我们创建一个简单的回调函数:

    </>

    在Submit函数下添加以下代码:

    </>

    完整代码

    </>

    运行Python文件时,控制台中将显示以下结果:

    ProcessPoolExecutor

    ProcessPoolExecutor类的工作原理与ThreadPoolExecutor完全相同,但有一些细微的差别。 它使用了多处理模块,从而可以避开全局解释器锁定。 但是,这也意味着只能执行和返回可拾取对象。

    此外,它在交互式解释器中不起作用,并且必须具有可由工作程序子进程导入的__main__函数。 max_workers将是计算机中的进程数。 在Windows操作系统上,max_workers必须等于或小于61。

    您必须导入ProcessPoolExecutor才能使用它:

    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
    

    使用Joblib并行

    multiprocessing并行

    使用并行计算快速处理视频

    现代并行和分布式Python

    Multiprocessing扩展到集群

    并行框架

    并行处理提取Excel数据

    详情参阅http://viadean.com/python_par.html

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  • 一个进程级别的python并行框架,可用于深度学习调参等任务,可通过 pip install MultiRunner 安装
  • python并行爬虫

    千次阅读 2018-01-19 12:34:00
    Python并行化并行化介绍Map的使用1)并行化介绍[x] 多个线程同时处理任务[x] 高效[x] 快速2)Map的使用map函数一手包办了序列的操作,参数传递和结果保存等一系列的操作。from multiprocessing.dummy import Poolpool ...

    Python并行化

    • 并行化介绍
    • Map的使用

    1)并行化介绍

    • [x] 多个线程同时处理任务
    • [x] 高效
    • [x] 快速

    2)Map的使用

    • map函数一手包办了序列的操作,参数传递和结果保存等一系列的操作。
    • from multiprocessing.dummy import Pool
    • pool = Pool(计算机核数)
    • results = pool.map(爬取函数,网址列表)
    # -*-coding: utf-8 -*-
    from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
    import requests
    import time
    
    def getsource(url):
        html = requests.get(url)
    
    urls = []
    
    for i in range(1,21):
        newpage = 'http://tieba.baidu.com/p/3522395718?pn=' + str(i)
        urls.append(newpage)
    
    time1 = time.time()
    for i in urls:
        print i
        getsource(i)
    time2 = time.time()
    print u'单线程耗时:' + str(time2-time1)
    
    pool = ThreadPool(2)
    time3 = time.time()
    results = pool.map(getsource, urls)
    pool.close()
    pool.join()
    time4 = time.time()
    print u'并行耗时:' + str(time4-time3)
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    5.实战–百度贴吧爬虫

    • 目标网站:http://tieba.baidu.com/p/3522395718
    • 目标内容:前20页的跟帖用户名,跟帖内容,跟帖时间
    • 涉及知识:Requests获取网页,XPath提取内容,map实现多线程爬虫

    tiebaspider.py

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from lxml import etree
    from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
    import requests
    import json  #转义json格式的内容
    
    import sys      #将编码转义为utf-8
    reload(sys)
    sys.setfaultencoding('utf-8')
    
    
    def towrite(contentdict):
        f.writelines(u'回帖时间:' +str(contentdict['topic_reply_time']) + '\n')
        f.writelines(u'回帖内容:' +unicode(contentdict['topic_reply_content']) + '\n')
        f.writelines(u'回帖人:' +str(contentdict['user_time']) + '\n\n')
    
    def spider(url):
        html = requests.get(url)
        selector = etree.HTML(html.text)
        content_field = selector.xpath('//div[@class="l_post l_post_bright "]')
        item = {}
        for each in content_field:
            reply_info = json.loads(each.xpath('@data-field')[0].replace('&quot',''))       #因为获取的是xpath后的内容所以直接@
            author = reply_info['author']['user_name']
            content = each.xpath('div[@class="d_post_content_main"]/div/cc/div[@class="d_post_content j_d_post_content "]/text()')[0]
            reply_time = reply_info['content']['date']
            print content
            print reply_time
            print author
            item['user_name'] = author
            item['topic_reply_content'] = content
            item['topic_reply_time'] = reply_time
            towrite(item)
    
    
    if __name__ == "__main__":
        pool = ThreadPool(2)
        f = open('content.txt', 'a')
        page = []
        for i in range(1, 21):
            newpage = 'http://tieba.baidu.com/p/3522395718?pn=' + str(i)
            page.append(newpage)
    
        results = pool.map(spider, page)
        pool.close()
        pool.join()
        f.close()
    展开全文
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  • Python并行for循环例子

    万次阅读 2018-12-12 16:56:30
    前面转载了一篇关于Python并行执行for循环文章,写了个简单的例子。 使用 timeit 模块计算运行时间 使用 operator 模块判断数据的结果使用相同。 import multiprocessing import timeit import operator def do_...
  • Python并行执行for循环

    万次阅读 多人点赞 2018-12-04 20:52:55
    在介绍如何最简单地利用 python 实现并行前,我们先来看一个简单的代码。 words = ['apple', 'bananan', 'cake', 'dumpling'] for word in words: print word 上面的例子中,我们用一个 for 循环打印出 words ...
  • Python 并行任务技巧

    2018-07-03 16:23:16
    Python 并行任务技巧 在网上看了一些多线程和多进程的资料,大致都差不多,偶然发现一篇好文,这里分享一下: 传送门:https://www.oschina.net/translate/python-parallelism-in-one-line...
  • python并行处理数据

    2020-10-23 17:44:56
    尽管大数据处理越来越流行,但是少不了本地python处理大量数据的场景,这时候单线程处理效率较低,本文以csv探讨常用的几种python本地并行处理数据方式。 1.自分割处理 顾名思义,就是自己分割文件,起多线程处理...
  • Python 并行编程

    2020-11-12 01:52:53
    第一章 认识并行计算和Python 1. 介绍 2. 并行计算的内存架构 3. 内存管理 4. 并行编程模型 5. 如何设计一个并行程序 6. 如何评估并行程序的性能 7. 介绍Python 8. 并行世界的Python 9. 介绍线...
  • Python并行计算简单实现

    万次阅读 2018-01-15 19:49:14
    Python并行计算简单实现 multiprocessing包是Python中的多进程管理包. Pool(num)类提供一个进程池,然后在多个核中执行这些进程, 其中默认参数num是当前机器CPU的核数. Pool.map(func, iterable[, chunksize=None...
  • Python 并行编程教程 | Lynda教程 中文字幕Python Parallel Programming Solutions课程ID: 604237时长: 4.0小时所属类别:Python学习使用Python并行编程技术,并探索可以编写代码的多种方法,允许一次执行多个任务...
  • python并行计算|pycuda测试、对比及分析 增量式学习算法能够对网络的节点与参数,但是随着模型结构的增长,计算成本也越来越高,有两个途径可以减少计算所需的时间成本:(1)研究模型划分方法,将比较大的模型...
  • Python并行处理数据的解决方案 使用Python写CUDA程序有两种方式: Numba PyCUDA 实验操作:取随机数复制x次 1.Numba Numba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,...
  • Python并行运算模块Parallel Python简介

    万次阅读 2016-11-17 09:59:22
    一、概览PP是一个python模块,提供在SMP(具有多个处理器或多核的系统)和集群(通过网络连接的计算机)上并行执行python代码的机制。它轻巧,易于安装和与其他python软件集成。PP是一个用纯Python编写的开源和跨...
  • python并行运行

    2020-02-10 15:12:05
       为保证多线程数据安全,python语言的设计中,有个全局解释锁GIL(global interpretor lock),每个线程在开始运行时必须获得锁,遇到I/O或sleep挂起时释放锁,从而保证同一时刻只有一个线程在运行,多个线程在...
  • 这篇文章主要介绍了用map函数来完成Python并行任务的简单示例,多线程和多进程编程的问题一直都是Python中的热点和难点,需要的朋友可以参考下 众所周知,Python的并行处理能力很不理想。我认为如果不考虑线程和GIL的...
  • python 并行化处理多模型多GPU 在基于深度网络的各种应用中,串行地遍历超参数组合完成参数优化速度缓慢。在认为指定多个参数组合情况下,使用多核多卡,开并行能够显著加快模型的运行速度。以下为本人使用的一些...
  • Python并行处理

    万次阅读 2017-11-02 14:37:36
    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...
  • Python并行编程初探

    2017-06-22 18:11:28
    way x86 PC server,普遍配备多核心CPU,拥有这么多CPU Core不拿来做并行简直是浪费资源,多核并行 还是有不少应用场景的.Python2.7.13 Standard Lib 提供的并行Python2.7标准库中提供以下两个库支持多核并行: ...

空空如也

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