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使用多处理的python池.map对于分布式计算
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<p>下一个代码使用5个worker池对50个输入文件名并行执行“someprogram”。怎么可能在 这台计算机和另一台计算机上的7,只使用标准库,如多处理。理想情况下,我会有一个list tuples(hostname,amountofworkers),它可以用来加速某些事情,也许还可以把它变成一个decorator,这样它就可以更容易地在“commandlinestuff”之类的方法上重用。(使用linux和Python2.7)</p> <pre><code>import multiprocessing import subprocess def commandlinestuff(inputfilename): p = subprocess.Popen("someprogram "+inputfilename, shell=True) p.wait() inputfilenames = ["something"+str(i).zfill(2)+".in" for i in range(50)] p = multiprocessing.pool(5) p.map(commandlinestuff, inputfilenames) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p><a href="https://code.google.com/p/distributed-python-for-scripting/" rel="nofollow">https://code.google.com/p/distributed-python-for-scripting/</a>帮了我一个小把戏——什么也不安装,似乎是用python进行多处理的最短/最简单的方法</p>
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