如果使用迭代
map函数,则跟踪进度非常容易。
>>> from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool>>> def simFunction(x,y):... import time... time.sleep(2)... return x**2 + y... >>> x,y = range(100),range(-100,100,2)>>> res = Pool().imap(simFunction, x,y)>>> with open('results.txt', 'w') as out:... for i in x:... out.write("%sn" % res.next())... if i%10 is 0:... print "%s of %s simulated" % (i, len(x))... 0 of 100 simulated10 of 100 simulated20 of 100 simulated30 of 100 simulated40 of 100 simulated50 of 100 simulated60 of 100 simulated70 of 100 simulated80 of 100 simulated90 of 100 simulated
或者,您可以使用异步
map。在这里,我将做些不同的事情,只是将其混合在一起。
>>> import time>>> res = Pool().amap(simFunction, x,y)>>> while not res.ready():... print "waiting..."... time.sleep(5)... waiting...waiting...waiting...waiting...>>> res.get()[-100, -97, -92, -85, -76, -65, -52, -37, -20, -1, 20, 43, 68, 95, 124, 155, 188, 223, 260, 299, 340, 383, 428, 475, 524, 575, 628, 683, 740, 799, 860, 923, 988, 1055, 1124, 1195, 1268, 1343, 1420, 1499, 1580, 1663, 1748, 1835, 1924, 2015, 2108, 2203, 2300, 2399, 2500, 2603, 2708, 2815, 2924, 3035, 3148, 3263, 3380, 3499, 3620, 3743, 3868, 3995, 4124, 4255, 4388, 4523, 4660, 4799, 4940, 5083, 5228, 5375, 5524, 5675, 5828, 5983, 6140, 6299, 6460, 6623, 6788, 6955, 7124, 7295, 7468, 7643, 7820, 7999, 8180, 8363, 8548, 8735, 8924, 9115, 9308, 9503, 9700, 9899]
请注意,我使用
pathos.multiprocessing而不是
multiprocessing。这仅仅是一个分支
multiprocessing,使您能够
map使用多个输入来执行函数,具有更好的序列化,并允许您在
map任何地方(不仅是in
__main__)执行调用。您也可以使用
multiprocessing上面的方法,但是代码会稍有不同。
迭代的或异步的
map都可以使您编写任何代码,以进行更好的过程跟踪。例如,将唯一的“
id”传递给每个作业,并观察返回的作业,或者让每个作业返回其进程ID。有很多跟踪进度和过程的方法……但是以上内容应该为您提供一个开始。
你可以在
pathos这里找到:https :
//github.com/uqfoundation
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)