基于python的模拟多项式计算节点分区实验计算时间和内存代码
时间: 2023-07-29 20:14:45 浏览: 45
以下是一个简单的基于Python的多项式计算节点分区实验代码示例,其中包括了计算时间和内存占用的测量部分。这个示例代码实现了将一个多项式计算任务分解成若干个小型计算任务,然后将这些小型计算任务分配给不同的计算节点进行并行计算的过程。
```python
import time
import memory_profiler
from dask.distributed import Client, LocalCluster
# 定义多项式计算任务
def poly_calc(x, coeffs):
y = 0
for i in range(len(coeffs)):
y += coeffs[i] * x ** i
return y
# 定义计算节点任务
def node_task(x, coeffs):
return poly_calc(x, coeffs)
# 定义主程序
def main():
# 定义多项式系数
coeffs = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 定义计算参数
x_start = 0
x_end = 1
x_step = 0.0001
# 启动计算集群
cluster = LocalCluster(n_workers=4)
client = Client(cluster)
# 定义计算节点任务
node_tasks = []
x = x_start
while x <= x_end:
node_tasks.append(client.submit(node_task, x, coeffs))
x += x_step
# 等待所有计算节点任务完成
results = client.gather(node_tasks)
# 关闭计算集群
client.close()
cluster.close()
# 输出计算结果
for i in range(len(results)):
print("x={:.4f}, y={:.4f}".format(x_start + i * x_step, results[i]))
if __name__ == "__main__":
# 测量程序执行时间和内存占用
start_time = time.time()
m1 = memory_profiler.memory_usage()[0]
main()
m2 = memory_profiler.memory_usage()[0]
end_time = time.time()
print("Execution time: {:.4f} seconds".format(end_time - start_time))
print("Memory usage: {:.4f} MB".format(m2 - m1))
```
这个示例代码使用了Dask作为并行计算框架,并定义了一个多项式计算任务和一个计算节点任务。在主程序中,它首先启动了一个计算集群,然后将多项式计算任务分解成若干个小型计算任务,分配给不同的计算节点进行并行计算。最后,它输出了计算结果,并且测量了程序执行时间和内存占用。
注意,在使用memory_profiler模块测量内存占用时,需要将程序运行在命令行中,并且使用-m参数来指定memory_profiler模块。例如,可以使用以下命令来运行上面的示例代码:
```
python -m memory_profiler example.py
```