原文:Python:怎樣用線程將任務並行化?

如果待處理任務滿足: 可拆分,即任務可以被拆分為多個子任務,或任務是多個相同的任務的集合 任務不是CPU密集型的,如任務涉及到較多IO操作 如文件讀取和網絡數據處理 則使用多線程將任務並行運行,能夠提高運行效率。 假設待處理的任務為:有很多文件目錄,對於每個文件目錄,搜索匹配一個給定字符串的文件的所有行 相當於是實現grep的功能 。 則此處子任務為:給定一個目錄,搜索匹配一個給定字符串的文件的所 ...

2018-05-14 11:42 0 4739 推薦指數:

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什么?Shell也能並行化

作為一名后台開發,寫shell腳本可能是工作中避免不了的,比如日志分析過濾、批量請求和批量插入數據等操作,這些如果單純靠人工手動去處理既費時又費力,有了shell腳本就可以輕松搞定,當然有人會說可以用python或者其他編程語言,這並不是不可以,但沒有哪個有shell這么簡單方便快捷的。需要依賴庫 ...

Thu Dec 26 21:15:00 CST 2019 0 3861
基於GPU的算法並行化

GPU計算的目的即是計算加速。相比於CPU,其具有以下三個方面的優勢: l 並行度高:GPU的Core數遠遠多於CPU(如G100 GPU有240個Cores),從而GPU的任務並發度也遠高於CPU; l 內存帶寬高:GPU的內存系統帶寬幾十倍高於CPU,如CPU (DDR-400)帶寬 ...

Thu Jul 28 08:05:00 CST 2016 0 5659
Scala當中parallelize並行化的用法

[學習筆記] parallelize並行化集合是根據一個已經存在的Scala集合創建的RDD對象。集合的里面的元素將會被拷貝進入新創建出的一個可被並行操作的分布式數據集。例如:val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5)) 根據系統環境來進行切分 ...

Sun Jul 28 02:43:00 CST 2019 0 700
mpi冒泡排序並行化

一、實驗目的與實驗要求 1、實驗目的 (1)學會將串行程序改為並行程序。 (2)學會mpich2的使用。 (3)學會openmp的配置。 (4)mpi與openmp之間的比較。 2、實驗要求 (1)將串行冒泡程序局部並行化,以降低時間消耗。 (2) 理論上求出 ...

Mon Jan 16 22:55:00 CST 2017 0 1772
基於spark實現並行化Apriori算法

詳細代碼我已上傳到github:click me 一、 實驗要求 在 Spark2.3 平台上實現 Apriori 頻繁項集挖掘的並行化算法。要求程序利用 Spark 進行並行計算。 二、算法設計 2.1 設計思路 變量定義 D為數據集,設Lk是k ...

Fri Dec 21 10:24:00 CST 2018 9 2532
kmeans算法並行化的mpi程序

  用c語言寫了kmeans算法的串行程序,再用mpi來寫並行版的,貌似參照着串行版來寫並行版,效果不是很賞心悅目~      並行化思路:   使用主從模式。由一個節點充當主節點負責數據的划分與分配,其他節點完成本地數據的計算,並將結果返回給主節點。大致過程如下:   1、進程0為主節點 ...

Mon Oct 31 04:38:00 CST 2016 0 3470
 
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