考虑使用Rayon。这是一个并行计算库,利用work-steal思想,让负载不高的线程,去分担其他线程的工作 在cargo.toml文件的dependence处新增rayon = "1.8" 在代码中use rayon::prelude::*; 同时将input.iter().map(|&i| i + i).sum()改为input.par_iter().map(|&i| i + i).sum()即可。 par即parallel ...
use rayon::prelude::*; fn sum_of_squares(input: &[i32]) -> i32 { input.par_iter() // 这就是唯一需要的更改 .map(|&i| i * i) .sum() } 在这段代码中,将 iter() 更改为 par_iter() 并行化了整个计算过程。 关键功能与优势 Par-Iter API: Rayon 提供了许多迭代器方法的并行版本(如...
使用Rayon和Rust加速数据分析, 视频播放量 224、弹幕量 0、点赞数 10、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 wharton0, 作者简介 念念不忘,必有回响。对AI兴趣浓烈,学习Rust中,wechat:tunlive ,相关视频:Rust 投入生产环境一年的经历,Rayon - Rust 中的数据
Rayon会将同步的遍历转成并行的遍历,而且保证返回的顺序是一致的,瞬间并行是不是! 代码语言:javascript 复制 use rayon::prelude::*;fnmain(){letsum:i32=(0..100).into_par_iter()// 这里.map(|i|{// Simulate some computationsleep(Duration::from_nanos(1));i}).sum();assert_eq!(sum,4950);}...
考虑使用Rayon。这是一个并行计算库,利用work-steal思想,让负载不高的线程,去分担其他线程的工作 在cargo.toml文件的dependence处新增rayon = "1.8" 在代码中use rayon::prelude::*; 同时将input.iter().map(|&i| i + i).sum()改为input.par_iter().map(|&i| i + i).sum()即可。 par即parallel ...
Rayon 的核心是工作窃取算法,它能够自动将计算任务分配给空闲的线程,从而实现高效的任务调度和负载均衡。 Rayon 的主要特性: 简单易用: 使用par_iter()等方法轻松实现并行迭代。 高效的并行执行: 基于工作窃取算法,自动进行任务调度和负载均衡。 userayon::prelude::*; ...
◆Reqwest Reqwest遵循HTTP客户端库的黄金标准，如request、superagent和requests，并将其完美地应用于Rust。它是我的HTTP客户端的首选库，功能丰富且完整。◆Rayon Rayon是一个 "Rust的数据并行库"，简单地说，给它数据，它就知道如何把它分割成独立的块，让你所有的CPU核心工作。或者更简单地说，给它一个列表，它...
Rust Rayon是怎么工作的, 视频播放量 843、弹幕量 1、点赞数 21、投硬币枚数 7、收藏人数 18、转发人数 1, 视频作者 wharton0, 作者简介 念念不忘,必有回响。对AI兴趣浓烈,学习Rust中,wechat:tunlive ,相关视频:杜克大学《Rust编程(数据工程、DevOps)|Rust programmin
相比之下,Rust 中的并发机制刚刚落地、还没有最终稳定,所以欢迎大家继续关注这个活跃的开发方向。这样也有好处,比如 Rust 的 rayon 库就提供一种非常优雅且轻量级的方法,能够将顺序计算转换为并行计算。 能有用于生成 goroutine 和使用 channels 的轻量级语法真的太棒了。这就是语法之力的直接体现,种种小细节也让...
我相信,网站的性能还有进一步提升的空间,例如使用rayon处理文件I/O,使用异步处理,而且我没有缓存系统,所以每次构建都会重新生成所有文件。 请注意,这并不是说Rust的速度远超Haskell,这不过是两种实现的比较。我相信有人能够使用Haskell编写出更快的实现。 2. 单一依赖 现在网站的一切都是用Rust编写的,不需要安装外部...