Question

在我为ipython发现的所有例子中：

似乎在使用负载均衡视图块时设置为False。

我想知道为什么？

此外，是否可以将其设置为True以及具有什么含义？

我知道这可能是一个基本问题，但作为新手，我找不到满意的答案。

感谢帮助

Answer 1

看到东西是阻塞的，非阻塞只是获得输出的两种不同方式 - ＆gt;

您要么最后输出所有命令，以便处理器将用于执行算法命令而不是产生输出，因为此处理器需要阻止其他命令，此模式称为阻止模式，我们必须在其中设置directViewName.block = TRUE
或者您希望在为此生成输出后立即指定处理器，它不应该阻止命令，即directViewName.block = FALSE 此模式为非阻止模式。

现在，如果您在非阻止模式下设置directViewName.block = TRUE，那么它就不再是NBM。

编程观点 -

阻止执行

在阻塞模式下，DirectView对象（在这些示例中称为dview）将命令提交给控制器，控制器将命令放在引擎的队列中以供执行。然后，apply（）调用将阻塞，直到引擎完成执行命令。

   {
    In [2]: dview = rc[:] # A DirectView of all engines
    In [3]: dview.block=True
    In [4]: dview['a'] = 5
    In [5]: dview['b'] = 10
    In [6]: dview.apply(lambda x: a+b+x, 27)
    Out[6]: [42, 42, 42, 42]
   }

非阻止执行

在非阻塞模式下，apply（）提交要执行的命令，然后立即返回AsyncResult对象。 AsyncResult对象为您提供了一种通过其get（）方法稍后获取结果的方法。这使您可以快速提交长时间运行的命令，而不会阻止本地Python / IPython会话。

    {
    In [6]: def wait(t):
    import time
    tic = time.time()
    time.sleep(t)
    return time.time()-tic

   # In non-blocking mode
   In [7]: ar = dview.apply_async(wait, 2)

   # Now block for the result
   In [8]: ar.get()
   Out[8]: [2.0006198883056641, 1.9997570514678955, 1.9996809959411621,2.0003249645233154]

  # Again in non-blocking mode
  In [9]: ar = dview.apply_async(wait, 10)

  # Poll to see if the result is ready
  In [10]: ar.ready()
  Out[10]: False

  # ask for the result, but wait a maximum of 1 second:
  In [45]: ar.get(1)
  }

我希望这会对你有所帮助。

load_balanced_mode（）中IPython.parallel中的阻塞和非阻塞模式有什么区别？

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