deftask_demo1():time.sleep(1)returntime.time() 接着只需要像下面的形式一样,为Parallel()设置相关参数后,衔接循环创建子任务的列表推导过程,其中利用delayed()包裹自定义任务函数,再衔接()传递任务函数所需的参数即可,其中n_jobs参数用于设置并行任务同时执行的worker数量,因此在这个例子中可以
在上述代码中，我们使用了 joblib 库的 Parallel 函数和 delayed 装饰器。通过将 square 函数应用到 numbers 列表的每个元素上，我们可以使用多个线程或进程来并行执行计算。n_jobs=-1 表示使用所有可用的处理器内核。输出效果：四、总结 本文介绍了如何利用并行处理技术来优化 Python 中的 for 循环，从而提高程序的...
a += kprint(f'job:{n}takes{time.time() - t_time}s')returnaif__name__ =="__main__": ppservers = ()# 远程服务端ip和端口号,为空就是本机job_server = pp.Server(ncpus=5, ppservers=ppservers)# ncpus:本机上运行进程数量# 生成[(n1, job1), (n2, job2),...] jobs列表jobs ...
start = time.time() # n_jobs is the number of parallel jobs Parallel(n_jobs=2)(delayed(my_fun)(i) for i in range(num)) end = time.time() print('{:.4f} s'.format(end-start)) 5.5287 s 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 一半多一点的时间(并行仍然是有开销的)。如果有多个参数那么可...
parallelizing jobs in python import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait import numpy as np def work(aa, bb): time.sleep(np.random.rand()) print(f"working on {aa}, {bb}") return aa + bb with ThreadPoolExecutor(8) as executor: # futures = [] # for ii in ...
parallel = Parallel(n_jobs=-1) results = parallel( delayed(anti_prj_per_angle)(gridN, theta[t] - np.pi / 2, phi, D[0], T, nT[0], r, pj[t]) for t in range(angle_num) ) ... 其中anti_prj_per_angle这个函数仍然和之前一样,使用 JIT 加速。这段代码中,n_job=-1即为调度所...
parallel=joblib.Parallel(n_jobs=2) 1. 在这个示例中,我们创建了一个Parallel对象,并将线程数设置为2。这意味着我们将使用2个线程来并行执行任务。你可以根据自己的需求调整线程数。 3.4 执行并行任务 现在,我们可以使用Parallel对象来执行并行任务了。我们需要使用delayed方法包装我们的任务函数,并调用Parallel对象的...
在sklearn中,你可以通过设置n_jobs参数来实现这一点。将其设置为-1将使用所有可用的核心。 # 使用所有可用的核心进行并行计算 kmeans_parallel = KMeans(n_clusters=5, n_jobs=-1) kmeans_parallel.fit(X) 优化数据集大小: 在可能的情况下,减小数据集的大小可以显著提高KMeans算法的速度。你可以尝试使用...
在上面的例子中,我们从joblib中导入Parallel和delayed,仅用Parallel(n_jobs=5, verbose=1)(delayed(job)(j) for j in range(5))一句就实现了并行运算的功能,其中n_jobs控制并行进程的数量,verbose参数控制是否打印进程运算过程,如果你熟悉scikit-learn,相信这两个参数你一定不会陌生,因为scikit-learn中RandomForest...
import time from joblib import Parallel, delayed def square(num): time.sleep(1) # 模拟耗时的计算操作 return num ** 2 if __name__ == '__main__': numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] start_time = time.time() # 并行计算每个数字的平方 results = Parallel(n_jobs=...