- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
以下代码可以运行,但由于传递的数据集很大,速度很慢。在实际实现中,创建进程和发送数据的速度几乎与计算时间相同,所以当创建第二个进程时,第一个进程几乎完成计算,进行并行化?毫无意义。
代码与本题Multiprocessing has cutoff at 992 integers being joined as result相同建议的更改在下面工作并实现。但是,我遇到了其他人认为的常见问题,需要很长时间来处理大量数据。
我看到了使用 multiprocessing.array 传递共享内存数组的答案。我有一个约 4000 个索引的数组,但每个索引都有一个包含 200 个键/值对的字典。每个进程只读取数据,完成一些计算,然后返回一个矩阵 (4000x3)(没有字典)。
这样的回答 Is shared readonly data copied to different processes for Python multiprocessing?使用 map 。是否可以维护以下系统并实现共享内存?有没有一种有效的方法可以使用字典数组将数据发送到每个进程,例如将字典包装在某个管理器中,然后将其放入 multiprocessing.array 中?
import multiprocessing
def main():
data = {}
total = []
for j in range(0,3000):
total.append(data)
for i in range(0,200):
data[str(i)] = i
CalcManager(total,start=0,end=3000)
def CalcManager(myData,start,end):
print 'in calc manager'
#Multi processing
#Set the number of processes to use.
nprocs = 3
#Initialize the multiprocessing queue so we can get the values returned to us
tasks = multiprocessing.JoinableQueue()
result_q = multiprocessing.Queue()
#Setup an empty array to store our processes
procs = []
#Divide up the data for the set number of processes
interval = (end-start)/nprocs
new_start = start
#Create all the processes while dividing the work appropriately
for i in range(nprocs):
print 'starting processes'
new_end = new_start + interval
#Make sure we dont go past the size of the data
if new_end > end:
new_end = end
#Generate a new process and pass it the arguments
data = myData[new_start:new_end]
#Create the processes and pass the data and the result queue
p = multiprocessing.Process(target=multiProcess,args=(data,new_start,new_end,result_q,i))
procs.append(p)
p.start()
#Increment our next start to the current end
new_start = new_end+1
print 'finished starting'
#Print out the results
for i in range(nprocs):
result = result_q.get()
print result
#Joint the process to wait for all data/process to be finished
for p in procs:
p.join()
#MultiProcess Handling
def multiProcess(data,start,end,result_q,proc_num):
print 'started process'
results = []
temp = []
for i in range(0,22):
results.append(temp)
for j in range(0,3):
temp.append(j)
result_q.put(results)
return
if __name__== '__main__':
main()
已解决
只需将字典列表放入管理器,问题就解决了。
manager=Manager()
d=manager.list(myData)
似乎持有列表的管理器也管理该列表包含的字典。启动时间有点慢,所以看起来数据仍在复制,但它在开始时完成一次,然后在进程内部对数据进行切片。
import multiprocessing
import multiprocessing.sharedctypes as mt
from multiprocessing import Process, Lock, Manager
from ctypes import Structure, c_double
def main():
data = {}
total = []
for j in range(0,3000):
total.append(data)
for i in range(0,100):
data[str(i)] = i
CalcManager(total,start=0,end=500)
def CalcManager(myData,start,end):
print 'in calc manager'
print type(myData[0])
manager = Manager()
d = manager.list(myData)
#Multi processing
#Set the number of processes to use.
nprocs = 3
#Initialize the multiprocessing queue so we can get the values returned to us
tasks = multiprocessing.JoinableQueue()
result_q = multiprocessing.Queue()
#Setup an empty array to store our processes
procs = []
#Divide up the data for the set number of processes
interval = (end-start)/nprocs
new_start = start
#Create all the processes while dividing the work appropriately
for i in range(nprocs):
new_end = new_start + interval
#Make sure we dont go past the size of the data
if new_end > end:
new_end = end
#Generate a new process and pass it the arguments
data = myData[new_start:new_end]
#Create the processes and pass the data and the result queue
p = multiprocessing.Process(target=multiProcess,args=(d,new_start,new_end,result_q,i))
procs.append(p)
p.start()
#Increment our next start to the current end
new_start = new_end+1
print 'finished starting'
#Print out the results
for i in range(nprocs):
result = result_q.get()
print len(result)
#Joint the process to wait for all data/process to be finished
for p in procs:
p.join()
#MultiProcess Handling
def multiProcess(data,start,end,result_q,proc_num):
#print 'started process'
results = []
temp = []
data = data[start:end]
for i in range(0,22):
results.append(temp)
for j in range(0,3):
temp.append(j)
print len(data)
result_q.put(results)
return
if __name__ == '__main__':
main()
最佳答案
您可能会看到一些改进,方法是使用 multiprocessing.Manager
将您的列表存储在管理器服务器中,并让每个子进程通过从共享列表中拉出字典来访问项,而不是而不是将切片复制到每个子进程:
def CalcManager(myData,start,end):
print 'in calc manager'
print type(myData[0])
manager = Manager()
d = manager.list(myData)
nprocs = 3
result_q = multiprocessing.Queue()
procs = []
interval = (end-start)/nprocs
new_start = start
for i in range(nprocs):
new_end = new_start + interval
if new_end > end:
new_end = end
p = multiprocessing.Process(target=multiProcess,
args=(d, new_start, new_end, result_q, i))
procs.append(p)
p.start()
#Increment our next start to the current end
new_start = new_end+1
print 'finished starting'
for i in range(nprocs):
result = result_q.get()
print len(result)
#Joint the process to wait for all data/process to be finished
for p in procs:
p.join()
这会在创建任何 worker 之前将整个 data
列表复制到 Manager
进程。 Manager
返回一个 Proxy
对象,该对象允许共享访问 list
。然后,您只需将 Proxy
传递给工作人员,这意味着他们的启动时间将大大减少,因为不再需要复制 data
列表的切片。这里的缺点是访问列表在 child 中会更慢,因为访问需要通过 IPC 转到管理器进程。这是否真的有助于提高性能在很大程度上取决于您在工作流程中对 list
所做的工作,但值得一试,因为它只需要很少的代码更改。
关于python - 多处理通过共享内存传递字典数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25620211/
我正在处理一组标记为 160 个组的 173k 点。我想通过合并最接近的(到 9 或 10 个组)来减少组/集群的数量。我搜索过 sklearn 或类似的库,但没有成功。 我猜它只是通过 knn 聚类
我有一个扁平数字列表,这些数字逻辑上以 3 为一组,其中每个三元组是 (number, __ignored, flag[0 or 1]),例如: [7,56,1, 8,0,0, 2,0,0, 6,1,
我正在使用 pipenv 来管理我的包。我想编写一个 python 脚本来调用另一个使用不同虚拟环境(VE)的 python 脚本。 如何运行使用 VE1 的 python 脚本 1 并调用另一个 p
假设我有一个文件 script.py 位于 path = "foo/bar/script.py"。我正在寻找一种在 Python 中通过函数 execute_script() 从我的主要 Python
这听起来像是谜语或笑话,但实际上我还没有找到这个问题的答案。 问题到底是什么? 我想运行 2 个脚本。在第一个脚本中,我调用另一个脚本,但我希望它们继续并行,而不是在两个单独的线程中。主要是我不希望第
我有一个带有 python 2.5.5 的软件。我想发送一个命令,该命令将在 python 2.7.5 中启动一个脚本,然后继续执行该脚本。 我试过用 #!python2.7.5 和http://re
我在 python 命令行(使用 python 2.7)中,并尝试运行 Python 脚本。我的操作系统是 Windows 7。我已将我的目录设置为包含我所有脚本的文件夹,使用: os.chdir("
剧透:部分解决(见最后)。 以下是使用 Python 嵌入的代码示例: #include int main(int argc, char** argv) { Py_SetPythonHome
假设我有以下列表,对应于及时的股票价格: prices = [1, 3, 7, 10, 9, 8, 5, 3, 6, 8, 12, 9, 6, 10, 13, 8, 4, 11] 我想确定以下总体上最
所以我试图在选择某个单选按钮时更改此框架的背景。 我的框架位于一个类中,并且单选按钮的功能位于该类之外。 (这样我就可以在所有其他框架上调用它们。) 问题是每当我选择单选按钮时都会出现以下错误: co
我正在尝试将字符串与 python 中的正则表达式进行比较,如下所示, #!/usr/bin/env python3 import re str1 = "Expecting property name
考虑以下原型(prototype) Boost.Python 模块,该模块从单独的 C++ 头文件中引入类“D”。 /* file: a/b.cpp */ BOOST_PYTHON_MODULE(c)
如何编写一个程序来“识别函数调用的行号?” python 检查模块提供了定位行号的选项,但是, def di(): return inspect.currentframe().f_back.f_l
我已经使用 macports 安装了 Python 2.7,并且由于我的 $PATH 变量,这就是我输入 $ python 时得到的变量。然而,virtualenv 默认使用 Python 2.6,除
我只想问如何加快 python 上的 re.search 速度。 我有一个很长的字符串行,长度为 176861(即带有一些符号的字母数字字符),我使用此函数测试了该行以进行研究: def getExe
list1= [u'%app%%General%%Council%', u'%people%', u'%people%%Regional%%Council%%Mandate%', u'%ppp%%Ge
这个问题在这里已经有了答案: Is it Pythonic to use list comprehensions for just side effects? (7 个答案) 关闭 4 个月前。 告
我想用 Python 将两个列表组合成一个列表,方法如下: a = [1,1,1,2,2,2,3,3,3,3] b= ["Sun", "is", "bright", "June","and" ,"Ju
我正在运行带有最新 Boost 发行版 (1.55.0) 的 Mac OS X 10.8.4 (Darwin 12.4.0)。我正在按照说明 here构建包含在我的发行版中的教程 Boost-Pyth
学习 Python,我正在尝试制作一个没有任何第 3 方库的网络抓取工具,这样过程对我来说并没有简化,而且我知道我在做什么。我浏览了一些在线资源,但所有这些都让我对某些事情感到困惑。 html 看起来
我是一名优秀的程序员,十分优秀!