当前位置: 首页 > news >正文

Python并行计算和分布式任务全面指南

55886c6b749e5d6e3897ea42d9bd97b6.jpeg

更多Python学习内容:ipengtao.com

大家好,我是彭涛,今天为大家分享 Python并行计算和分布式任务全面指南。全文2900字,阅读大约8分钟

并发编程是现代软件开发中不可或缺的一部分,它允许程序同时执行多个任务,提高了性能和效率。Python作为一种强大的编程语言,在并发领域有丰富的工具和库,本文将深入探讨如何使用Python进行并行计算和分布式任务处理,并提供详细的示例代码。

并行计算

使用concurrent.futures

Python的concurrent.futures库提供了一个简单而强大的接口,用于执行并行计算任务。

以下是一个示例,演示如何使用ThreadPoolExecutor来并行计算一组任务:

import concurrent.futuresdef compute_square(number):return number ** 2if __name__ == "__main__":numbers = [1, 2, 3, 4, 5]with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:results = list(executor.map(compute_square, numbers))print(results)

使用multiprocessing

multiprocessing库允许在多个进程中执行任务,适用于CPU密集型工作。

以下是一个示例,演示如何使用Pool来并行计算:

import multiprocessingdef compute_cube(number):return number ** 3if __name__ == "__main__":numbers = [1, 2, 3, 4, 5]with multiprocessing.Pool() as pool:results = pool.map(compute_cube, numbers)print(results)

分布式任务处理

使用Celery

Celery是一个流行的Python库,用于分布式任务处理。它允许将任务分发给多个工作进程或远程工作者。

以下是一个示例,演示如何使用Celery来执行分布式任务:

from celery import Celeryapp = Celery('myapp', broker='pyamqp://guest@localhost//')@app.task
def add(x, y):return x + yif __name__ == "__main__":result = add.delay(4, 5)print(result.get())

使用Dask

Dask是一个用于并行和分布式计算的强大库,可以处理比内存更大的数据集。

以下是一个示例,演示如何使用Dask来执行分布式计算:

import dask
import dask.array as dax = da.ones((1000, 1000), chunks=(100, 100))
result = (x + x.T).mean()
print(result.compute())

并行计算的高级应用

使用asyncio进行异步编程

除了concurrent.futuresmultiprocessing,Python还提供了asyncio库,用于异步编程。

以下是一个示例,演示如何使用asyncio来执行并行异步任务:

import asyncioasync def compute_square(number):return number ** 2async def main():numbers = [1, 2, 3, 4, 5]tasks = [compute_square(number) for number in numbers]results = await asyncio.gather(*tasks)print(results)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

使用concurrent.futuresProcessPoolExecutor

如果需要利用多核处理器执行CPU密集型任务,concurrent.futures还提供了ProcessPoolExecutor,它使用多进程来执行任务。

以下是一个示例:

import concurrent.futuresdef compute_fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return compute_fibonacci(n - 1) + compute_fibonacci(n - 2)if __name__ == "__main__":numbers = [35, 36, 37, 38, 39]with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:results = list(executor.map(compute_fibonacci, numbers))print(results)

分布式任务处理的高级应用

使用Apache Spark

Apache Spark是一个分布式计算框架,适用于大规模数据处理。

以下是一个示例,演示如何使用PySpark来执行分布式计算:

from pyspark import SparkContextsc = SparkContext("local", "My App")data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect()
print(result)

使用Ray

Ray是一个分布式应用程序的快速开发框架,适用于构建分布式任务处理系统。

以下是一个示例,演示如何使用Ray来执行分布式任务:

import rayray.init()@ray.remote
def remote_function():return 42if __name__ == "__main__":results = ray.get([remote_function.remote() for _ in range(10)])print(results)

总结

本文进一步深入了解了Python中的并发编程和分布式任务处理,包括asyncioProcessPoolExecutorPySparkRay等工具和库的高级应用。这些技术可以帮助大家更好地处理大规模数据和高性能计算,提高程序的效率和性能。

并发编程和分布式任务处理是现代应用程序开发中不可或缺的一部分,能够有效地利用计算资源,处理大规模工作负载。希望本文的示例和解释有助于大家更深入地了解Python中的并发编程和分布式计算,以应对各种复杂任务和应用场景。

如果你觉得文章还不错,请大家 点赞、分享、留言 下,因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力!

更多Python学习内容:ipengtao.com

干货笔记整理

  100个爬虫常见问题.pdf ,太全了!

Python 自动化运维 100个常见问题.pdf

Python Web 开发常见的100个问题.pdf

124个Python案例,完整源代码!

PYTHON 3.10中文版官方文档

耗时三个月整理的《Python之路2.0.pdf》开放下载

最经典的编程教材《Think Python》开源中文版.PDF下载

7fd9fe84954e1645a46c16f37199f4f8.png

点击“阅读原文”,获取更多学习内容

相关文章:

Python并行计算和分布式任务全面指南

更多Python学习内容&#xff1a;ipengtao.com 大家好&#xff0c;我是彭涛&#xff0c;今天为大家分享 Python并行计算和分布式任务全面指南。全文2900字&#xff0c;阅读大约8分钟 并发编程是现代软件开发中不可或缺的一部分&#xff0c;它允许程序同时执行多个任务&#xff0…...

微信小程序promise封装

一. 在utils文件夹内创建一个request.js 写以下封装的 wx.request() 方法 const baseURL https:// 域名 ; //公用总路径地址 export const request (params) > { //暴露出去一个函数&#xff0c;并且接收一个外部传入的参数let dataObj params.data || {}; //…...

hash长度扩展攻击

作为一个信息安全的人&#xff0c;打各个学校的CTF比赛是比较重要的&#xff01; 最近一个朋友发了道题目过来&#xff0c;发现有道题目比较有意思&#xff0c;这里跟大家分享下 这串代码的大致意思是&#xff1a; 这段代码首先引入了一个名为"flag.php"的文件&am…...

设计模式--命令模式

实验16&#xff1a;命令模式 本次实验属于模仿型实验&#xff0c;通过本次实验学生将掌握以下内容&#xff1a; 1、理解命令模式的动机&#xff0c;掌握该模式的结构&#xff1b; 2、能够利用命令模式解决实际问题。 [实验任务]&#xff1a;多次撤销和重复的命令模式 某系…...

单例模式的七种写法

为什么使用单例&#xff1f; 避免重复创建对象,节省内存,方便管理;一般我们在工具类中频繁使用单例模式; 1.饿汉式(静态常量)-[可用] /*** 饿汉式(静态常量)*/ public class Singleton1 {private static final Singleton1 INSTANCE new Singleton1();private Singleton1(){}…...

ElasticSearch入门介绍和实战

目录 1.ElasticSearch简介 1.1 ElasticSearch&#xff08;简称ES&#xff09; 1.2 ElasticSearch与Lucene的关系 1.3 哪些公司在使用Elasticsearch 1.4 ES vs Solr比较 1.4.1 ES vs Solr 检索速度 2. Lucene全文检索框架 2.1 什么是全文检索 2.2 分词原理之倒排索引…...

【FPGA】分享一些FPGA视频图像处理相关的书籍

在做FPGA工程师的这些年&#xff0c;买过好多书&#xff0c;也看过好多书&#xff0c;分享一下。 后续会慢慢的补充书评。 【FPGA】分享一些FPGA入门学习的书籍【FPGA】分享一些FPGA协同MATLAB开发的书籍 【FPGA】分享一些FPGA视频图像处理相关的书籍 【FPGA】分享一些FPGA高速…...

AUTOSAR从入门到精通-车载以太网(四)

目录 前言 原理 车载以太网发展历史 为何选择车载以太网...

MySQL报错:1054 - Unknown column ‘xx‘ in ‘field list的解决方法

我在操作MySQL遇到1054报错&#xff0c;报错内容&#xff1a;1054 - Unknown column Cindy in field list&#xff0c;下面演示解决方法&#xff0c;非常简单。 根据箭头指示&#xff0c;Cindy对应的应该是VARCHAR文本数字类型&#xff0c;字符串要用引号&#xff0c;所以解决方…...

【Android 13】使用Android Studio调试系统应用之Settings移植(四):40+个依赖子模块之ActionBarShadow

文章目录 一、篇头二、系列文章2.1 Android 13 系列文章2.2 Android 9 系列文章2.3 Android 11 系列文章三、子模块AS移植3.1 AS创建目标3.2 创建ActionBarShadow(1)使用VS Code打开org_settings/SettingsLib目录(2)ActionBarShadow的Manifest.xml(3)ActionBarShadow的An…...

nosql-redis整合测试

nosql-redis整合测试 1、创建项目并导入redis2、配置redis3、写测试类4、在redis中创建key5、访问80826、在集成测试中测试方法 1、创建项目并导入redis 2、配置redis 3、写测试类 4、在redis中创建key 5、访问8082 6、在集成测试中测试方法 package com.example.boot3.redis;…...

智能化中的控制与自动化中的控制不同

智能化中的控制相对于自动化中的控制更加灵活、智能、综合和学习能力强。智能化控制系统能够根据实际情况进行自主决策和优化&#xff0c;适用范围更广&#xff0c;效果更好。 首先&#xff0c;智能化控制系统能够根据外部环境的变化和实时数据的反馈来自主调整和优化控制策略&…...

java练习题之多态练习

1&#xff1a;关于多态描述错误的是(D) A. 父类型的引用指向不同的子类对象 B. 用引用调用方法&#xff0c;只能调用引用中声明的方法 C. 如果子类覆盖了父类中方法&#xff0c;则调用子类覆盖后的方法 D. 子类对象类型会随着引用类型的改变而改变 2&#xff1a;class Supe…...

[原创][R语言]股票分析实战[4]:周级别涨幅趋势的相关性

[简介] 常用网名: 猪头三 出生日期: 1981.XX.XX QQ联系: 643439947 个人网站: 80x86汇编小站 https://www.x86asm.org 编程生涯: 2001年~至今[共22年] 职业生涯: 20年 开发语言: C/C、80x86ASM、PHP、Perl、Objective-C、Object Pascal、C#、Python 开发工具: Visual Studio、D…...

esp32使用lvgl,给图片取模显示图片

使用LVGL官方工具。 https://lvgl.io/tools/imageconverter 上传图片&#xff0c;如果想要透明效果&#xff0c;那么选择 输出格式C array&#xff0c;点击Convert进行转换。 下载.c文件放置到工程下使用即可。...

R语言使用scitb包10分钟快速绘制论文基线表

scitb包目前进行了升级到1.7版本了&#xff0c;我做了一个操作视频&#xff0c;如何快速绘制基线表。 scitb包绘制基线表 可以配套看下我的关于scitb包文章理解一下 scitb包1.6版本发布&#xff0c;一个为制作专业统计表格而生的R包...

类和对象

1 类定义&#xff1a; class ChecksumAccumulator {// class definition goes here } 你就能创建 ChecksumAccumulator 对象&#xff1a;new CheckSumAccumulator 注&#xff1a;1scala类中成员默认是public类型&#xff0c;若设为私有属性则必须加private关键字。在scala中是…...

Py之tensorflow-addons:tensorflow-addons的简介、安装、使用方法之详细攻略

Py之tensorflow-addons&#xff1a;tensorflow-addons的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 tensorflow-addons的简介 tensorflow-addons的安装 tensorflow-addons的使用方法 1、使用 TensorFlow Addons 中的功能&#xff1a; tensorflow-addons的简介 TensorFlow Addon…...

STM32G4x FLASH 读写配置结构体(LL库下使用)

主要工作就是把HAL的超时用LL库延时替代&#xff0c;保留了中断擦写模式、轮询等待擦写&#xff0c;我已经验证了部分。 笔者用的芯片为STM32G473CBT6 128KB Flash&#xff0c;开环环境为CUBEMXMDK5.32&#xff0c;因为G4已经没有标准库了&#xff0c;笔者还是习惯使用标准库的…...

【AI提示词人物篇】创新艺术未来,让科技改变想象空间

AI 绘画学习难度和练习技巧 学习绘画的技巧 学习能难度&#xff1a; 外貌特征&#xff1a;AI需要学习识别和理解各种外貌特征&#xff0c;如发型、肤色、眼睛颜色等。这可能需要大量的训练数据和复杂的模型架构。 镜头提示&#xff1a;AI需要学习理解不同镜头提示的含义&…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》

引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...

聊聊 Pulsar:Producer 源码解析

一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台&#xff0c;以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中&#xff0c;Producer&#xff08;生产者&#xff09; 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...

生成 Git SSH 证书

&#x1f511; 1. ​​生成 SSH 密钥对​​ 在终端&#xff08;Windows 使用 Git Bash&#xff0c;Mac/Linux 使用 Terminal&#xff09;执行命令&#xff1a; ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" ​​参数说明​​&#xff1a; -t rsa&#x…...

Python如何给视频添加音频和字幕

在Python中&#xff0c;给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加&#xff0c;包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前&#xff0c;需要安装以下Python库&#xff1a;…...

负载均衡器》》LVS、Nginx、HAproxy 区别

虚拟主机 先4&#xff0c;后7...

Mac flutter环境搭建

一、下载flutter sdk 制作 Android 应用 | Flutter 中文文档 - Flutter 中文开发者网站 - Flutter 1、查看mac电脑处理器选择sdk 2、解压 unzip ~/Downloads/flutter_macos_arm64_3.32.2-stable.zip \ -d ~/development/ 3、添加环境变量 命令行打开配置环境变量文件 ope…...

【51单片机】4. 模块化编程与LCD1602Debug

1. 什么是模块化编程 传统编程会将所有函数放在main.c中&#xff0c;如果使用的模块多&#xff0c;一个文件内会有很多代码&#xff0c;不利于组织和管理 模块化编程则是将各个模块的代码放在不同的.c文件里&#xff0c;在.h文件里提供外部可调用函数声明&#xff0c;其他.c文…...

UE5 音效系统

一.音效管理 音乐一般都是WAV,创建一个背景音乐类SoudClass,一个音效类SoundClass。所有的音乐都分为这两个类。再创建一个总音乐类&#xff0c;将上述两个作为它的子类。 接着我们创建一个音乐混合类SoundMix&#xff0c;将上述三个类翻入其中&#xff0c;通过它管理每个音乐…...

【大模型】RankRAG:基于大模型的上下文排序与检索增强生成的统一框架

文章目录 A 论文出处B 背景B.1 背景介绍B.2 问题提出B.3 创新点 C 模型结构C.1 指令微调阶段C.2 排名与生成的总和指令微调阶段C.3 RankRAG推理&#xff1a;检索-重排-生成 D 实验设计E 个人总结 A 论文出处 论文题目&#xff1a;RankRAG&#xff1a;Unifying Context Ranking…...