我有一个函数foo，只有在满足条件后才会停止。 当foo正在运行时，我需要一直询问用户输入(不断询问用户输入)。 我希望它们分开运行而不会相互干扰。在下面的示例中，foo继续打印"Hello"，getUserInput一直在寻找用户输入。 即使我没有为用户输入输入任何内容，我也希望foo继续打印你好。 只要用户没有输入字母'e'，它就会一直询问输入。 我有以下尝试：1
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2024-02-26 19:25:55
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# Java实现程序并行
在现代软件开发中，程序的并行执行已经成为提升性能的重要手段之一。通过有效利用多核处理器，程序可以在同一时间处理更多的任务，从而提高整体效率。本文将介绍Java中的并行编程，并通过代码示例帮助您理解这一概念，同时结合甘特图来直观展示并行处理的优势。
## 并行编程的概念
并行编程指的是将计算任务分割成多个子任务，并且这些任务可以同时执行。Java提供了多种方式来实现并
原创
2024-10-25 04:55:18
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由于python相当易学易用，现在python也较多地用于有大量的计算需求的任务。本文介绍几个并行模块，以及实现程序并行的入门技术。本文比较枯燥，主要是为后面上工程实例做铺垫。完结篇对前期介绍的所有模块及实例进行总结，比较各并行方法的特点和异同。所有比较都以文字形式呈现了，欢迎指正或完善，做成表格可能效果更好。模块介绍： [1] python并行计算（上）：multiprocessing、mult
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2023-08-05 18:52:56
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前言在CPU上处理大规模数据时，亟需并行以节省时间。记录一下在python并行中我通常使用的package: Multiprocssing。这个例子很简单，但足够作为模板去拓展。直接上例子import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import time
import multiprocessing as mp
a = np.arang
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2023-07-04 17:59:53
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一、编程思想并行编程的思想：分而治之，有两种模型1.MapReduce:将任务划分为可并行的多个子任务，每个子任务完成后合并得到结果例子：统计不同形状的个数。先通过map进行映射到多个子任务，分别统计个数，然后在用reduce进行归纳一下。2.流水：将任务分为串行的多个子任务，每个子任务并行。ProductConsume例子：多个生产者进行并行，多个消费者进行并行。生产者生产出来东西放到队列里；队
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2024-03-06 13:32:53
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工作中经常涉及到加速程序的运行，除了代码逻辑的优化，算法的优化之外，还经常使用的一招就是并发编程。至于python的并型编程这一块。说到并行编程，我们不得不谈线程和进程这两个概念： + 进程：对于操作系统来说，一个任务就是一个进程(Process)，熟悉linux的朋友敲命令ps -aux 就可以看到本机正在启动的任务——进程 。 + 线程：在一个进程内部(一个任务)，要同时干多件事，就需要同时运
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2023-07-28 14:09:41
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小子本文分为四部分，一是大数据时代现状，其二是面对挑战的方法，然后是用python写并行程序，最后是multiprocessing实战。
目录一、大数据时代的现状二、面对挑战的方法2.1 并行计算2.2 改用GPU处理计算密集型程序3.3 分布式计算三、用python写并行程序3.1 进程与线程3.2 全局解释器锁GIL：3.3 multiprocess
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2023-06-19 15:27:25
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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. 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,正是为次设计的, 而且它不仅可以多核处理器协同工作,还可以通过网络集群运行。http://
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2024-07-17 19:59:54
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前言最近写一些模拟集群智能的算法,虽然机制简单,但是随着个体的增加,设计的计算量就比较大了,尤其是加上matplotlib进行动态展示,使得运算量骤增,看着画面也比较卡.之前想把算法转化成c++代码,利用qt进行展示,入了坑才发现不是一朝一夕之功???,没办法,还是回到自己熟悉的python上看看能不能优化一下代码.然后买了<<Python 并行编程-第二版>>这本书从头学
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 多线程、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。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os
import PIL
from mu
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2024-04-11 09:10:24
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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 多线程、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。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os
import PIL
from mu
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2023-11-05 17:03:17
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并行与并发的区别并行 - parallel同时做某些事情，可以互不干扰的同一时刻做几件事情并行：是一条高速路上的多条车道，每条车道上可能同时有车辆在跑，是同时发生的概念并发 - concurrency同时做某些事情，但是一个时间段内有事情要处理并发：是众多车辆在一个时间内要通过路面的时间，比如下班时一大波人向食堂涌去，抢购时一大波请求向服务端涌去如何处理并发？1、队列、缓冲区打菜时排队，先进先出，
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2023-12-24 20:18:29
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1：pdb调试：基于命令行的调试工具，非常类似gnu和gdb调试，以下是常用的调试命令： 可以python -m pdb xxx.py(你的py文件名）进入命令行调试模式命令简写命令作用beakb设置断点continuec继续执行程序listl查看当前行的代码段
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2024-08-09 13:04:12
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Python并行编程实战：加速你的代码执行在这个数据爆炸的时代，数据量的增长已经超出了单个CPU处理能力的界限，为了加速程序的执行我们需要采用并行计算的方式。Python并行编程实战，正是针对这一需求而来。什么是Python并行编程并行计算就是指多个计算机或是计算核心同时执行一组相关任务的计算过程。在Python中，并行编程通常关注于多线程或多进程的实现。Python中的并行编程可以通过threa
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2023-08-01 17:30:19
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问题背景：指定爬虫depth、线程数， python实现并行爬虫 思路： 单线程 实现爬虫类Fetcher 多线程 threading.Thread去调Fetcher 方法：Fetcher 中，用urllib.urlopen打开指定url，读取信息： 但是这样有问题， 比如对于www.sina.co
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2016-04-05 12:32:00
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春节坐在回家的火车上百无聊赖，偶然看到 Parallelism in one line 这篇在 Hacker News 和 reddit 上都评论过百的文章，顺手译出，enjoy:-)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传统的例子简单搜索下“Python 多线程教程”，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：#Example.py
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2024-08-12 10:04:18
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目录并发并行：使用场景进程：多进程完成多任务的代码获取进程编号进程执行带有参数的任务进程之间不共享全局变量主进程会等待所有的子进程执行结束再结束线程 线程的注意点介绍 多线程同时对全局变量进行操作出现计算问题 互斥锁：死锁；进程线程对比：2. 区别对比3. 优缺点对比4. 小结并发并行：python是解释器逐行解释的，默认是不能实现代码中的方法或函数同时运行的，此时开
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2023-11-09 18:44:33
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概述： 非并发： 1 程序由单个步骤序列构成 2 包含独立子任务的程序执行性能低 并发： 1 异步、高效 2 分解子任务、简化流程与逻辑 进程process：1 一个程
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2023-06-28 21:47:21
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通过使用多处理、joblib和tqdm concurrent来减少数据处理时间。为了进行并行处理，我们将任务划分为多个子单元。它增加了程序处理的工作数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式送入函数，它将根据可用的工作者的数量，一次并行处理多个值。这些工作器是基于你的处理器内的核心数量的。注意：在一个较小的数据集上使用并行处理，不会
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2023-08-18 21:03:19
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使用队列进行任务控制 1 FIFO与LIFO队列FIFO(First In First Out)与LIFO(Last In First Out)分别是两种队列形式，在FIFO中，满足先入先出的队列方式，而LIFO则是后入先出的队列形式，利用这两种方式可以实现不同的队列功能。1 from random import randint
2 from time import sleep, ct
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2024-08-30 15:26:44
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