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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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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线程池简单结构图：下面我来实现自定义线程池，有4个部分拒绝策略：当线程池线程全部运行，且阻塞队列满时，改使用那种策略/**
* 拒绝策略
* @param <T> 泛型-任务
*/
@FunctionalInterface
public interface RejectStrategy<T> {
void reject(BlockingQueue<T
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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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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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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源于： 执行类代码 – MainOne.py – 函数main_faker 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，多个线程在不同的时间片上执行，达到多任务的目的，使python具有 并发 能力，使得pyt
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2023-07-11 21:15:19
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python多线程是否真并行？Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构，全局解释器锁。Python的代码执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，python在设计之初，考虑在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对Python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控
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2023-08-10 11:03:40
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1、基本概念 多进程主要用multiprocessing和mpi4py这两个模块。 multiprocessing是Python标准库中的模块，实现了共享内存机制，可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。 mpi4py库实现了消息传递的编程范例(设计模式)。简单来说就是进
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2024-03-10 16:43:27
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每一个过程的任务数，对应一个inputSplit1, Partition输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。如果说spark任务的输入来源是hdfs等读取文件作为输入的话，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。随后将为这些输
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2024-08-04 15:43:55
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为了学习parport提供的服务，让我们编写一个简单的驱动程序。考虑一个有8个发光二极管（LED），提供和标准25针并行端口接口的电路板。因为PC上的8位并行端口数据寄存器直接映射到并行端口的2～9针，所以这些针脚和电路板上的LED连通。向并行端口数据寄存器写数据可以控制这些针脚的电平，进而控制LED的开关。如下代码为一个字符设备驱动
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2024-08-28 16:37:09
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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
引言在编写代码时，顺序执行可能不是最好的方案。如果下一个任务的输入与上一个任务无关，那么可能就是在浪费时间和CPU。今天，我们将了解如何使用current.futures库与Python并行执行任务。并通过一个实际操作示例来理解该概念——从多个API端点获取数据。问题描述我们的测试任务是访问下面这个网址https://jsonplaceholder.typicode.com/，并连接它的六个端点，
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2023-08-23 19:52:08
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并行与并发很多人都会有一个问题，并发(Concurrency)和并行(Parallelism)是一个概念吗？它们之间有什么区别呢？只有在充分了解概念的情况下，才能在接下来的学习中，不被文献中充斥的各种概念弄混淆；在实践中，也能更好的选择实现手段。一般说来，并发，指的是多个任务能够同时存在，是否同时执行并不重要，而并行，主要侧重于多个任务之间能够同时进行。所以，我们也可以理解为并行是并发的一个子集。
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2023-09-08 20:41:01
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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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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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聊聊Spark的分区机制，以及通过spark.default.parallelism谈Spark并行度
Spark会通过DAG将一个Spark job中用到的所有RDD划分为不同的stage，每个stage内部都会有很多子任务处理数据，而每个stage的任务数是决定性能优劣的关键指标。  
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2023-06-19 06:40:45
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首先，还是抛出官网调优文档吧参考2.0版本http://spark.apache.org/docs/2.0.2/tuning.html#level-of-parallelism因此 按照这个说明 根据你的application的总cpu core数量（在spark-submit中可以指定，200个），自己手动设置spark.default.parallelism参数，指定为cpu core总数的2
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2024-02-03 08:25:41
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