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1
回答
为什么下面的代码不需要
python
解释器呢?
、
、
、
使用
jnit(nogil=True)释放
GIL
。他
的
论点是 ex.map(simulate_spring_mass_funky_damper, np.arange(0, 1000, 0.1)) 我不明白为什么
浏览 9
提问于2021-12-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
使用
Numba
在
Python
中发
布
线程
的
GIL
?
、
、
我想做一个由两部分组成
的
程序:一个是接收数据,另一个是将数据写入文件。我想,如果我可以
使用
两个
线程
(可能还有两个cpu核心)来分别完成这些工作,那会更好。我找到了这个:https://
numba
.pydata.org/
numba
-doc/dev/user/jit.html#compilation-options,它允许你发布
GIL
。我想知道它是否适合我
的
目的,我是否可以采用它来做这种工作。这是我尝试过
的
浏览 26
提问于2020-01-01
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何
使用
并发加速
python
中
的
嵌套循环?
、
"invoice":i, "payment":p}) payment_regex和invoice_regex
的
大小真的很大因此,上面给出
的
代码片段返回结果花费了太多
的
时间。怎样才能加快这段代码
的
运行时间?
浏览 1
提问于2021-07-10
得票数 0
3
回答
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor.map比for循环慢
、
、
、
、
我正在玩concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,看我是否能从我
的
四核处理器(有8个逻辑核)中挤出更多
的
工作。而
线程
池代码则需要超过10秒。现在我知道它至少
使用
了4个
线程
,因为我看到每个内核上都加载了处理器。但是,即使
使用
共享内存(我可以理解为什么由于内存复制,进程可能需要一段时间),我觉得运行时
的
这种差异太大了。 有人知道为什么要花这么长时间吗?看起来,一个简单
的
平方操作,实际上是高度可并行
的
,应该
浏览 9
提问于2014-01-18
得票数 9
回答已采纳
1
回答
Dask和
Numba
-
如何
有效地
使用
地图分区?
、
、
、
我试图加快我
的
代码,提高我对Dask和
Numba
的
理解,我尝试
在
我创建
的
示例中
使用
这两种方法,但是没有改进,我也不明白为什么。我必须说,我是
在
一个有四个核心
的
笔记本电脑上,所以改进可能不是很大,但它应该在那里。更准确地说,是
在
Windows 10笔记本电脑上,
使用
Python
3.7,
在
conda环境中拥有
Numba
和Dask。
在
较小
的</
浏览 1
提问于2019-01-10
得票数 2
1
回答
dask.delayed不会导致加速
、
、
、
我
在
试着进入达斯克。为此,我尝试并行化一些耗时
的
顺序代码。原来
的
代码是: sims = [] for i in range(0, len(tokenstokens[i:i+chunksize] return sims 而实际
的
代码是当我可视化sims
的<
浏览 0
提问于2018-08-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
将共享值传递给具有读取和修改共享值
的
jit / njit函数
的
进程?
、
、
我试图拥有一个整数值,它将被分配给一个多进程程序,并且每个进程都具有读取和修改该值
的
jit功能。我遇到了multiprocessing.Manager().value,它将向每个进程传递一个共享值,但是
numba
.jit不接受这种类型。import multiprocessing def jj (o, ii): o.value = ii
浏览 7
提问于2022-07-12
得票数 0
1
回答
达斯克:许多小工人和大工人
我试图从中理解这个简单
的
例子client = Client(cluster) # Connect to that cluster我应该
使用
一个有48个核心
的
工人还是每个一个核心
的
48个工
浏览 1
提问于2018-10-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
多处理使我
的
代码慢下来,而不是加速它。
、
、
我
在
许多代码中成功地
使用
了multiprocessing.dummy.Pool来加快循环
的
计算时间。但是,我遇到了一个无法解决
的
问题,我添加
的
线程
越多,代码运行
的
速度就越慢。这都是
在
python
2.7中完成
的
,运行在一个8核
的
windoze盒上。X=np.random.rand(11,11,512,512)print((datetime.now(
浏览 0
提问于2019-03-02
得票数 0
1
回答
从C++函数调用
python
时处理
GIL
、
、
更多细节对
GIL
相当清楚: ..。但是,当
线程
是从C创建
的
(例如,由具有自己
的
线程
管理
的
第三方库创建
的
)时,它们既不包含
GIL
,也没有
线程
状态结构。如果需要从这些
线程
调用
Py
浏览 6
提问于2022-07-05
得票数 10
回答已采纳
2
回答
用
Python
和C api进行多
线程
、
、
、
我有一个C++程序,它
使用
C++来
使用
我
的
Python
库。
Python
库和C++代码都是多
线程
的
。 特别是,C++程序
的
一个
线程
实例化了继承自threading.Thread
的
Python
对象。我需要我
的
所有C++
线程
能够调用该对象上
的
方法。从我
的
第一次尝试(我只是天真地从主
线程
实例化对象,然后等待一段时间,然
浏览 4
提问于2015-04-12
得票数 12
回答已采纳
1
回答
在
Cython中释放
GIL
的
危险?
、
、
如果我选择
在
Cython脚本
中发
布
GIL
,我需要考虑什么呢?另外,
如何
指定要生成
的
线程
数?
浏览 0
提问于2016-06-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Numba
` no‘+ dask
线程
后端不会导致速度加快(计算速度更慢!)
、
、
、
我试图
使用
和来加快计算速度,这类似于计算大量点数
的
。我
的
计划是
在
jited函数中编写计算昂贵
的
逻辑,然后
使用
dask将工作分配给CPU核心。我希望
使用
numba
.jit函数
的
numba
.jit特性,以便可以
使用
dask
线程
后端,以避免输入数据(非常大)
的
不必要
的
内存副本。不幸
的
是,除非我
使用
'proc
浏览 0
提问于2019-07-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
是否有一种聪明
的
方法来平分复杂
的
函数?
、
、
、
、
在
python
中有各种各样
的
可能性来提高您
的
代码性能(例如广播,像这样
的
软件包)。但据我所知,这些方法依赖于代码是基本
的
,例如
使用
numpy.ndarray或numpy.linalg
的
函数。
在
我
的
特殊情况下,我
使用
进行预测(很多!)
在
ndarray中分组
的
时间序列。目前
浏览 4
提问于2020-11-03
得票数 1
1
回答
SWIG C++
Python
多态性与多
线程
、
、
、
、
我正在
使用
C++将第三方包集成到
python
应用程序。包通过网络连接到专有API并接收更新。总
的
流程是
python
实例化一个C++对象,调用它
的
函数来设置它,然后等待更新。我
使用
实现了更新
的
回调机制,在从
python
或
python
调用
的
C++函数进行测试时,它工作得很好。也就是说,我能够继承
Python
中
的
C++类,从C++调用它
的
虚拟函数,并看到
pyth
浏览 6
提问于2012-03-05
得票数 7
1
回答
为什么/
如何
按照创建顺序安排
线程
?
、
、
下面的代码
在
python
27上打印False,
在
my Mac上
在
python
36上打印True。check the output is ordered我知道,为了更好地调度/公平,
GIL
改进是
在
python
3中添加
的
。我不明白这些代码是
如何
/为什么
在
pyth
浏览 2
提问于2018-01-01
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Python
/
NUMBA
中
的
多
线程
FFT操作?
、
、
、
、
为了
在
3D NumPy阵列上计算不同内核
的
卷积/互相关,我希望并行计算许多较小
的
FFT。我发现
NUMBA
的
@njit(parallel = True)标签并不支持SciPy或NumPy
的
FFT / IFFT函数。 有没有可能用
NUMBA
多
线程
计算几个3DFFT,而不必自己实现FFT算法?或者
在
没有@njit标签
的
情况下,
NUMBA
parallel = True标签可以工作吗?我
浏览 178
提问于2021-08-12
得票数 0
2
回答
Python
:
GIL
上下文切换
、
、
、
、
因此,我通常非常了解
Python
中
的
(
GIL
)是
如何
工作
的
。本质上,当解释器运行时,一个
线程
为N个刻度保存
GIL
(其中N可以
使用
sys.setcheckinterval设置),此时
GIL
被释放,另一个
线程
可以获取
GIL
。如果一个
线程
开始I/O操作,也会发生这种情况。 我有点困惑
的
是,这一切是
如何
与C扩展模块一起工作
的</em
浏览 0
提问于2013-04-27
得票数 9
2
回答
为什么在内存中
使用
同步编程更好呢?
、
、
、
、
我有一个复杂
的
嵌套数据结构。我迭代它,并对每个可能
的
单元对进行一些计算。都是记忆中
的
数学函数。我不读文件,也不做人际关系。虽然Pool.map()似乎对我
的
列表很有用,但事实证明它很困难,因为我需要将额外
的
参数传递到要映射
的
函数中。我认为
使用
Python
库会有帮助,但是当我
使用
multitasking调用do_work()时,
浏览 1
提问于2019-03-03
得票数 2
3
回答
Python
嵌入
线程
--避免死锁?
、
、
、
通常,我
在
第一次创建解释器时获得主
线程
状态,然后
在
调用
Python
之前
使用
PyEval_RestoreThread()获取
线程
状态下
的
GIL
和交换。问题是,即使我
在
调用
Python
时持有
GIL
,
Python
也可能放弃它,将其交给另一个
线程
,然后将该
线程
调用到我
的
主机中,期望获得主机锁。同时,主机可以接收主机锁和
GIL</
浏览 9
提问于2009-04-29
得票数 7
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