Python 多参数​​函数的并行处理语法

Python Parallel Processing Syntax for Functions with Multiple Arguments

您好,由于程序 运行 时间长,我目前正在尝试 运行 在多个内核上并行运行一个函数。我找不到具有多个参数的函数的多处理语法的语法。我在下面附上了我的代码,但不知道如何修复语法。

import pandas as pd
import numpy as np
import numpy.random as rdm
import matplotlib.pyplot as plt
import math as m
import random as r
import time
from joblib import Parallel, delayed

def firstLoop(r1, r2, d):
    count = 0
    for i in range(r1):
        for j in range(r2):
            if(findDistance(dat1[i, 0], dat2[j, 0], dat1[i, 1], dat2[j, 1]) <= d):
                count = count + 1
    return count

food1 = range(r1)
atm1 = range(r2)
d = 100
num_cores = multiprocessing.cpu_count()
results = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(firstLoop)(for i in food1, for j in atm1, d))

我正在尝试 运行 使用 food1 和 atm1 中的所有元素在多个内核上进行 firstLoop,但不确定程序的语法。

编辑:

startTime = time.time()
with mp.Pool(processes = mp.cpu_count()) as p:
    p.starmap(f, [(x, y, d) for x in range(r1) for y in range(r2) for d in range(100, 200, 100)])
print(time.time()- startTime)

使用具有多个参数的函数进行多处理的简单语法是使用 Pool()starmap()

import multiprocessing as mp

def f(x, y):
    return x+y

with mp.Pool(processes = mp.cpu_count()) as p:
    p.starmap(f, [(x, y) for x in range(10) for y in range(10)])

为此,函数 f 必须执行一个基本步骤。

在您的代码中:

def firstLoop(r1, r2, d):
    count = 0
    for i in range(r1):
        for j in range(r2):
            if(findDistance(dat1[i, 0], dat2[j, 0], dat1[i, 1], dat2[j, 1]) <= d):
                count = count + 1
    return count

基本步骤是findDistance(dat1[i, 0], dat2[j, 0], dat1[i, 1], dat2[j, 1]) <= d)。可能的函数 f 可能是:

def f(i, j, d):
    if findDistance(dat1[i, 0], dat2[j, 0], dat1[i, 1], dat2[j, 1]) <= d):
        return 1
    else:
        return 0

然后我们初始化结果数组和变量:

r1 = 
r2 = 
d = 100
results = np.zeros(shape=(1,r1*r2))

# Compute
with mp.Pool() as p:
    results = p.starmap(f, [(i, j, d) for i in range(r1) for j in range(r2)])

然后计算你只需要对数组求和。我没有测试代码,想法在这里,但可能需要一些调整,特别是在 return 地图函数的结果和存储它们的方式上。我不经常使用这种语法,因为我主要将结果存储在函数 multiprocessing 末尾的文件中。

也许事先实际上不需要创建结果。不确定。