Question

我有简单的map-reduce类型算法，我想在python中实现并使用多个核心。

我在某处读过使用2.6中的本机线程模块的线程不使用多个内核。那是真的吗？

我甚至使用无堆栈python实现它，但是我遇到了奇怪的错误 [更新：快速搜索显示堆栈较少不允许多个核心他们还有其他选择吗？]

def Propagate(start,end):
print "running Thread with range: ",start,end
def maxVote(nLabels):
    count = {}
    maxList = []
    maxCount = 0
    for nLabel in nLabels:
        if nLabel in count:
            count[nLabel] += 1
        else:
            count[nLabel] = 1
    #Check if the count is max
        if count[nLabel] > maxCount:
            maxCount = count[nLabel];
            maxList = [nLabel,]
        elif count[nLabel]==maxCount:
            maxList.append(nLabel)
    return random.choice(maxList)        

for num in range(start,end):
    node=MapList[num]
    nLabels = [Label[k] for k in Adj[node]]
    if (nLabels!=[]):
        Label[node] = maxVote(nLabels)
    else:
        Label[node]=node

但是在上面的代码中，分配给Label的值，即字典中的更改将丢失。

以上传播函数用作MicroThreads的可调用函数（即TaskLets）

Answer 1

使用标准库的multiprocessing模块 - 它模仿threading模块的接口（以便于移植现有的多线程代码），并且可以完全使用您拥有的所有核心。线程和无堆栈都是单核的（事实上，无堆栈是非抢占式的，因此编程与线程或多处理的编程完全不同。）

难以使用无堆栈python，无法写入dict

1 个答案: