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...
def train_model(seed): X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=seed) model = RandomForestClassifier(random_state=seed) scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) return scores.mean() seeds = range(10) results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(train_mo...
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...
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 ...
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 ...
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看到进度条是按照4...
data=[1,2,3,4,5]processed_data=Parallel(n_jobs=-1)(delayed(process_data)(d)fordindata) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的代码中,我们定义了一个process_data函数来处理数据,然后使用Joblib的Parallel和delayed函数来实现对数据的并行处理。将n_jobs参数设为-1可以让Joblib自动利用所有可用...
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...
8. 使用并行计算库(Parallel Computing Libraries) 如Dask和Joblib等并行计算库可以帮助你利用多核处理器来加速循环。 示例代码(使用Joblib): fromjoblibimportParallel, delayeddeftask(n):returnn**2results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(task)(i)foriinrange(10))print(results) ...
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=...