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为什么并行Python会按其方式工作？

在Parallel Python中,为什么必须在该作业提交调用中包装传递的函数将需要的所有模块以及变量和名称空间-保留模块级“全局”变量的必要性是什么？ (如果仅此而已) 提交功能： submit(self, func, args=(), depfuncs=(), modules=(), callback=None, callbackargs=(),group='default',

构建程序. Python中的类和函数

我正在编写一个使用遗传技术来演化方程的程序. 我希望能够将函数“ mainfunc”提交到并行Python的“提交”函数.函数“ mainfunc”调用在Utility类中定义的两个或三个方法.它们实例化其他类并调用各种方法.我想我想要的只是一个名称空间.因此,我实例化了函数“ mainfunc”中的某些

Python在线程之间共享类实例

我有一个类,它将所有资源加载到我的应用程序所需的内存中(主要是图像). 然后几个线程需要通过这个类访问这些资源. 我不希望每个实例都重新加载所有资源,所以我认为我使用的是Singleton模式.我是这样做的： class DataContainer(object): _instance = None _lock = threadin

将并行Python代码移动到云端

听说科学计算项目(恰好是随机纤维束成像方法described here)我目前正在为一名研究人员运行将在我们的50个节点集群上花费4个月,调查员要求我检查其他选项.该项目目前正在使用并行python将4d数组的块分配到不同的集群节点,并将处理后的块重新组合在一起. 我目前正在处理的工作可能过