本文介绍了具有for循环的多处理池的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有一个文件列表,我将这些文件传递给for循环并执行一大堆函数。将其并行化的最简单方法是什么?我不确定在任何地方都能找到这样的东西,而且我认为我当前的实现是不正确的,因为我只看到一个文件在运行。从我所做的一些阅读来看,我认为这应该是一个完全平行的情况。
旧代码是这样的:
import pandas as pd
filenames = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv', 'file4.csv']
for file in filenames:
file1 = pd.read_csv(file)
print('running ' + str(file))
a = function1(file1)
b = function2(a)
c = function3(b)
for d in range(1,6):
e = function4(c, d)
c.to_csv('output.csv')
(错误)并行化代码
import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
filenames = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv', 'file4.csv']
def multip(filenames):
file1 = pd.read_csv(file)
print('running ' + str(file))
a = function1(file1)
b = function2(a)
c = function3(b)
for d in range(1,6):
e = function4(c, d)
c.to_csv('output.csv')
if __name__ == '__main__'
pool = Pool(processes=4)
runstuff = pool.map(multip(filenames))
我(认为)我想做的是让每个核心计算一个文件(可能是每个进程?)。我也做了
multiprocessing.cpu_count()
和8(我有一个四元组,所以它可能考虑到线程)。因为我总共有大约10个文件,如果我可以在每个进程中放一个文件来加快速度,那就太好了!我希望剩余的2个文件也能在第一轮中的进程完成后找到一个进程。
编辑:为更清楚起见,函数(即函数1、函数2等)还提供给它们各自文件内的其他函数(即函数1a、函数1b)。我使用IMPORT语句调用函数1。
我收到以下错误:
OSError: Expected file path name or file-like object, got <class 'list'> type
显然不喜欢被传递一个列表,但我不想在if语句中做filename[0],因为它只运行一个文件
推荐答案
import multiprocessing
names = ['file1.csv', 'file2.csv']
def multip(name):
[do stuff here]
if __name__ == '__main__':
#use one less process to be a little more stable
p = multiprocessing.Pool(processes = multiprocessing.cpu_count()-1)
#timing it...
start = time.time()
for file in names:
p.apply_async(multip, [file])
p.close()
p.join()
print("Complete")
end = time.time()
print('total time (s)= ' + str(end-start))
编辑:将if__name__==‘_main_’替换为这个。这将运行所有文件:
if __name__ == '__main__':
p = Pool(processes = len(names))
start = time.time()
async_result = p.map_async(multip, names)
p.close()
p.join()
print("Complete")
end = time.time()
print('total time (s)= ' + str(end-start))
这篇关于具有for循环的多处理池的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!