Python并行运行一个函数
时间: 2024-03-28 08:12:01 浏览: 16
要并行运行一个函数,可以使用Python的多线程或多进程模块。以下是使用multiprocessing模块并行运行一个函数的示例代码:
```python
import multiprocessing
def my_function(arg):
print("This is my function with argument:", arg)
if __name__ == '__main__':
arg_list = ['foo', 'bar', 'baz']
with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
pool.map(my_function, arg_list)
```
在这个示例中,我们定义了一个函数`my_function`,它接受一个参数。我们将要传递给函数的参数列表存储在`arg_list`中。我们使用`multiprocessing.Pool`创建一个进程池,其中`processes=3`表示我们要使用3个进程来运行函数。最后,我们使用`pool.map`方法并行运行函数,并将参数列表传递给它。该方法将参数列表中的每个参数分配给一个进程来执行函数。
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python dask并行运行自定义函数代码?
可以使用 dask.delayed() 方法并结合 compute() 方法来完成自定义函数的并行运行。具体实现方法可以参考以下示例代码:
```
import dask
from dask import delayed
from dask.distributed import Client
# 定义自定义函数
def myfunction(x):
# 具体实现逻辑
...
# 创建 dask 分布式环境
client = Client()
# 使用 dask.delayed() 延迟函数执行
lazy_results = []
for x in inputs:
lazy_result = delayed(myfunction)(x)
lazy_results.append(lazy_result)
# 使用 compute() 方法并行运行
results = dask.compute(*lazy_results)
```
其中,inputs 表示传入函数的参数列表,*lazy_results 表示将多个延迟函数结果一起传入 compute() 方法,实现并行计算。
python 并行运行 脚本
在Python中可以使用`multiprocessing`模块来实现脚本的并行运行。下面是一个简单的示例:
```python
import multiprocessing
def run_script(script_name):
# 执行脚本的代码
pass
if __name__ == '__main__':
script_list = ['script1.py', 'script2.py', 'script3.py']
pool = multiprocessing.Pool(processes=3) # 创建进程池,最多同时运行3个进程
pool.map(run_script, script_list) # 并行运行脚本
pool.close()
pool.join()
```
在上面的示例中,定义了一个`run_script`函数用来执行脚本,`script_list`列表中存放了需要并行运行的脚本名。使用`multiprocessing.Pool`创建进程池,`processes`参数指定最多同时运行的进程数。然后使用`pool.map`函数并行运行脚本,其会依次取出`script_list`中的脚本名传递给`run_script`函数执行。最后需要调用`pool.close()`和`pool.join()`来等待所有进程结束。