streamlit 组建并行化

Streamlit是一个用于创建数据应用程序的Python库，它简化了将数据科学项目部署到Web的方式。在Streamlit中，并行化是一种优化技术，可以加速某些耗时的操作，比如数据处理、模型推理等，通过并发执行任务来提高性能。

Streamlit提供了一种叫做`st.experimental_run_v2()`的功能，它可以让你运行函数并在后台启动一个进程池，这个进程池可以帮助你并行地执行多个`streamlit.run()`实例。例如，你可以创建多个`st.spinner()`来显示进度条，然后每个进度条对应一个并行执行的任务。

import streamlit as st
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    futures = {executor.submit(process_function, arg): arg for arg in args}

    # 显示进度条
    for future in futures:
        result = future.result()
        # 更新UI...

在这个例子中，`process_function`是你要并行执行的函数，`args`是传递给它的参数列表。并行化有助于减少整体运行时间，特别是对于那些计算密集型的工作负载。

相关问题

5.6CGAL并行化配置

CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个C++库，提供了一系列用于计算几何的算法和数据结构。CGAL库支持并行化配置，以提高算法的性能和效率。

在CGAL中进行并行化配置需要使用TBB（Threading Building Blocks）库，TBB是一个用于并行编程的C++库，可以实现任务的自动并行化和负载均衡。

要配置CGAL库进行并行化，需要按照以下步骤进行：

1. 安装TBB库：首先需要下载和安装TBB库。可以从TBB官方网站（https://www.threadingbuildingblocks.org/）下载适合您系统的TBB库，并按照官方文档进行安装。

2. 配置CGAL库：在使用CGAL之前，需要在编译选项中添加TBB的相关配置。具体的配置方法取决于您使用的编译器和构建系统。一般来说，您需要将TBB的头文件路径添加到编译器的包含路径中，并将TBB的库路径添加到链接器的库路径中。此外，还需要将TBB的库文件链接到您的项目中。

3. 并行化算法：一旦完成了CGAL和TBB的配置，您可以使用CGAL提供的并行化算法来实现并行计算。CGAL库提供了一些支持并行化的算法，例如并行化的凸包计算、并行化的点定位等。您可以根据自己的需求选择适合的算法，并使用TBB库提供的并行化机制来实现并行计算。

总结起来，配置CGAL进行并行化需要安装TBB库，并将其配置到CGAL的编译选项中。然后，您可以使用CGAL提供的并行化算法来实现并行计算。

compose并行化

Compose并行化通常是指在编程中利用高阶函数或库的功能来将一系列的操作串联在一起，并同时在多个计算单元上执行这些操作，以提高性能和效率。在函数式编程语言和某些数据处理框架中，如Python的`functools.partial`、`threading`, `concurrent.futures`或`asyncio`模块，以及Scala的`Future`或`Stream`，都支持compose并行。

例如，在Python中，你可以创建一个任务列表，每个任务都是一个小函数，然后使用`ThreadPoolExecutor`或`asyncio.gather`来并发执行这些任务：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(n):
    # 这里是一个耗时的操作
    time.sleep(n)
    return n ** 2

# Compose并行执行
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(task, [1, 2, 3])

在这个例子中，`map`函数会将`task`函数应用到列表的每个元素上，并在池内的线程之间并行执行。这减少了单个任务的等待时间，提高了整体执行速度。