Parallel(n_jobs=-1, verbose=verbose, backend=backend)(delayed(square)(x)forxinX) Parallel(n_jobs=1, verbose=verbose, backend=backend)(delayed(square)(x)forxinX) Parallel(n_jobs=2, verbose=verbose, pre_dispatch=2, backend=backend)(delayed(square)(x)forxinX) Parallel(n_jobs=2, verbose=ve...
>>> from joblib import Parallel, delayed >>> parallel = Parallel(n_jobs=2, return_generator=True) # py3.7往后版本才支持return_generator参数 >>> output_generator = parallel(delayed(sqrt)(i ** 2) for i in range(10)) >>> print(type(output_generator)) <class 'generator'> >>> print(...
Parallel(n_jobs=cpu_count())( delayed(createSomething)(id=id,**kwargs)foridindataid)
n_jobs=-1表示使用所有可用的CPU核心。 代码解析 delayed(factorial)(n):将factorial函数的调用延迟到稍后执行。 Parallel(n_jobs=-1):启用并行计算,n_jobs表示并行使用的CPU核心数。 通过for n in numbers循环,我们构造了多个并行任务。 类图 以下是这个示例中涉及类的类图,用于帮助我们理解程序结构: Joblib+Para...
frommultiprocessingimportcpu_countfromjoblibimportParallel, delayeddeffunc(in_put):returnin_put ** 3if__name__=='__main__': cpu__count=cpu_count() with Parallel(n_jobs=cpu__count) as parallel: out0= parallel(delayed(func)(i)foriinrange(10))print(out0)print("---") out1= [i**...
1. 3. 创建并行任务 接下来,我们需要创建需要并行执行的任务。可以使用 Parallel 和 delayed 函数来定义并行任务。例如: defsquare(x):returnx*x inputs=[1,2,3,4,5]results=Parallel(n_jobs=-1)(delayed(square)(i)foriininputs) 1. 2.
matches = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(match_gen)([kp_to_list(src_kp), src_des, kp_to_list(kps[i]), des[i], ids[i]])foriinrange(len(ids)))# remove product ids that have 0 matchesforeleminmatches[:]:ifelem[1] ==0: ...
result = Parallel(n_jobs=-1, backend="loky")(delayed(process_data)(d) for d in data) ``` 在上述示例中,首先定义了一个 process_data 函数,用来处理数据。然后将待处理的数据放入一个列表中,并使用 Parallel 函数以及 delayed 函数将 process_data 函数应用于每个数据。最后,将 parallel 参数设置为 "...
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] results = Parallel(n_jobs=2)(delayed(square)(x) for x in data) ``` 这个代码将数据data分成两块,交给两个处理器或核心并行地执行square函数,并将结果合并成一个列表results。其中n_jobs参数指定了最大并行度为2。 4. 合并结果 在所有任务都执行...
time_no_delayed = end - start # Using delayed start = time.time() delayed_calls = [delayed(square)(number) for number in numbers] results_delayed = Parallel(n_jobs=-1)(delayed_calls) end = time.time() time_delayed = end - start ...