时间戳

首页 > 解决方案 > 使用嵌套循环在 Python 中进行并行处理

python - 使用嵌套循环在 Python 中进行并行处理

问题描述

由于性能问题，我想在 python 中并行运行我的函数：

import multiprocessing as mp

source_nodes = [10413173,    10414530,   10414530,   10437199]
sink_nodes =  [10420346,     10438770,   10438711,   10414530,   10436258]
path =[]    


def createpath(source,sink):
    for i in source:
        for j in sink:
            path = path + list(nx.all_simple_paths(Directed_G,i,j))
    return path

据我了解，我必须给出 1 个可迭代的应用函数。但我的想法是做类似的事情：

results = [pool.apply(createpath, args=(source_nodes, sink_nodes))]

然后不要给 applyfunction 任何可迭代的对象，我设法让它工作，但我不认为它是并行运行的。

你认为我应该在第一个循环中包含应用函数吗？

标签： pythonpandasparallel-processingmultiprocessing

解决方案

from multiprocessing import Pool


source_nodes = [1,2,3,4,5,6]
sink_nodes =  [1,1,1,1,1,1,1,1,1]


def sum_values(parameter_tuple):
    source,sink, start, stop = parameter_tuple
    out = 0
    for i in range(start, stop):
        val_i = source[i]
        for j in sink:
            out += val_i*j
    return out

if __name__ == "__main__":
    params = (source_nodes, sink_nodes, 0, 6)
    print(sum_values(params))
    with Pool(2) as p:
        print(p.map(sum_values, [
            (source_nodes, sink_nodes, 0, 3),
            (source_nodes, sink_nodes, 3, 6),
        ]))

你可以尝试运行这个。这与 2 个线程池上的映射模式并行运行。在这种情况下，您的输出结果是池中每个进程的结果之和。

推荐阅读