python并行计算函数 python 并行处理

python--并行计算

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:

python多线程并行计算通过向线程池ThreadPoolExecutor提交任务的实现方法

Python的线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。

当程序中需要创建许多生存期较短的线程执行运算任务时，首先考虑使用线程池。线程池任务启动时会创建出最大线程数参数 max_workers 指定数量的空闲线程，程序只要将执行函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。配合使用 with 关键字实现任务队列完成后自动关闭线程池释放资源。

北大青鸟设计培训：怎样才能提高Python运行效率？

python逐渐走入人们的视线，成为热门编程语言，随之而来，加入python培训的准程序员大军也成为社会热点。

Python具有许多其他编程语言不具备的优势，譬如能通过极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。

除了多种优势外，python也有不好的地方，运行较慢，下面电脑培训为大家介绍6个窍门，可以帮你提高python的运行效率。

1.在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。

最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。

2.交叉编译你的应用开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。

计算机理解的是机器语言。

为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。

有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。

关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。

3.关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。

使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。

这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。

简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。

4.针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。

当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。

然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。

5.尝试多种编码方法每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。

可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。

譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。

6.使用较新的Python版本你要保证自己的代码在新版本里还能运行。

你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。

只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

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