with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: # Process the list of files, but split the work across the process pool to use all CPUs! for (class_label, class_images_loaded) in executor.map(self.load_parallel_batch, set_value.items()): x_loaded[set_key][class_label] = class_images_loaded

这段代码使用了 Python 中的 concurrent.futures 模块，创建了一个最大工作进程数为 4 的进程池，用于并行处理一组图像数据。具体来说，代码中的 `load_parallel_batch` 方法会被并行执行，以加快处理速度。

在 `for` 循环中，使用 `executor.map()` 函数对 `set_value.items()` 进行并行处理，将每个元素传递给 `self.load_parallel_batch` 方法来处理。`set_key` 是一个字符串类型的键，`class_label` 是一个整数类型的标签，`class_images_loaded` 是一个 Numpy 数组类型的图像数据。

在处理过程中，`load_parallel_batch` 方法会将每个图像文件读入内存，并进行预处理。处理完成后，`class_images_loaded` 数组会被存储到 `x_loaded` 字典中对应的位置上，以便后续处理使用。

由于使用了进程池，使得代码可以充分利用计算机的多核 CPU，提高了处理效率。同时，由于使用了迭代器和并行处理，代码也具有更好的可扩展性。

相关问题

datas = [] for i in naps: datas.append(i) if len(datas) == 10: with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=21) as executor: flag_list = {executor.submit(run, data): data for data in datas} for flag in concurrent.futures.as_completed(flag_list): flag.result() datas = []

这段代码首先创建了一个空列表 `datas`。

然后，使用一个 `for` 循环来遍历列表 `naps` 中的元素。在循环中，将每个元素添加到列表 `datas` 中。

接下来，通过判断 `datas` 列表的长度是否等于 10 来确定是否需要执行一段并发处理的代码。

如果 `datas` 列表的长度等于 10，则进入 `if` 条件语句块。在该块中，使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 创建一个最大工作线程数为 21 的线程池对象 `executor`。

然后，使用列表推导式和 `executor.submit()` 方法将 `run()` 函数提交给线程池执行，并将每个提交的任务与对应的数据一一映射存储到字典 `flag_list` 中。

接下来，通过使用 `concurrent.futures.as_completed()` 函数来获取已完成的任务。在循环中，通过调用 `flag.result()` 方法获取任务的结果。

最后，将列表 `datas` 重新赋值为空列表，以便下一轮循环重新收集数据并执行并发处理。

这段代码的作用是将列表 `naps` 中的元素逐个添加到 `datas` 列表中，并在 `datas` 中收集到 10 个元素时，使用线程池并发执行这些任务，并等待所有任务完成后再继续下一轮收集数据并执行并发处理。

优化代码def parallel_cal(input_packages, cpu_count): """ 并行计算函数 :param input_packages: 输入函数参数 :param cpu_count: CPU数量 :return: """ number = 0 with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=cpu_count) as executor: res = executor.map(batt_cal, input_packages) for car in zip(input_packages): print('Process %s , is No. %d' % (car, number)) number += 1 return

这段代码的问题在于，您使用了`zip`函数将`input_packages`和`executor.map(batt_cal, input_packages)`打包在一起，但`zip`函数只会返回一个元组，包含每个迭代器中相同位置的元素。因此，您的`for`循环只会遍历`input_packages`一次，而不是遍历每个并行计算的结果。因此，您需要修改代码以正确遍历每个并行计算的结果。以下是修改后的代码：

import concurrent.futures

def parallel_cal(input_packages, cpu_count):
    """
    并行计算函数
    :param input_packages: 输入函数参数
    :param cpu_count: CPU数量
    :return:
    """
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=cpu_count) as executor:
        futures = [executor.submit(batt_cal, package) for package in input_packages]
        for number, future in enumerate(concurrent.futures.as_completed(futures)):
            res = future.result()
            print('Process %d is completed with result %s' % (number, res))

在这个修改后的代码中，我们使用`concurrent.futures.as_completed`函数来迭代已完成的并行计算，并使用`future.result()`方法获取结果。同时，我们也将`enumerate`函数用于`as_completed`迭代器，以便获取每个计算的编号。