用于dispy的全局集群对象

Question

（1）我是否可以跨机器使集群对象全局化，以便在提交作业后，该作业又可以提交其他不同的较小作业？

Genserver

（2）＆＃34;计算＆＃34;每次调用提交时函数都不同？

Answer 1

（1）我相信您需要研究我不熟悉的SharedCluster对象。

（2）您可以使用compute语句并将选择参数传递给if在compute函数内部创建不同的“函数”：

def compute(param):

    if param == 'a':
        'Do something'
    if param == 'b':
        'Do something else'

cluster = dispy.JobCluster(compute)

for i in params:

    cluster.submit(i)