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python并行函数 python 并行

IT技术模块

python常用函数1、complex()
返回一个形如 a+bj 的复数 ， 传入参数分为三种情况：
参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时 ， 虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j 。
2、dir()
不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性 。
【python并行函数 python 并行】3、divmod(a,b)
a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数 ， 整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b 。
4、enumerate(iterable,start=0)
iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值 ， 默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值 。
Python多进程multiprocessing模块介绍 multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包 。multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁 。因此 ， multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器 。它在 Unix 和 Windows 上均可运行 。
1、multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
2、相关方法
输出结果如下：
Pool提供了一种快捷的方法，赋予函数并行化处理一系列输入值的能力 ， 可以将输入数据分配给不同进程处理（数据并行） 。下面的例子演示了在模块中定义此类函数的常见做法，以便子进程可以成功导入该模块 。这个数据并行的基本例子使用了 Pool。
将在标准输出中打印
其中：
（1）p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args,kwargs),然后返回结果 。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数 。如果要通过不同参数并发地执行func函数 ， 必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
（2）p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args,**kwargs),然后返回结果 。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数 。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback 。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果 。多进程并发！
（3）p.close():关闭进程池，防止进一步操作 。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
（4）p.jion():等待所有工作进程退出 。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
python--并行计算 python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等 。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用 ， 尤其允许输入多个可变参数非常简单实用 。
本文总结整理了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现，可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能 。通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结 ， 以适应并行框架 。
parallel.py
函数parallel的参数定义顺序需要注意： 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数。
定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果 。

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