出于时间测量的目的,我正在尝试并行化程序中的一个函数,但是出现错误,并且我不知道如何解决它。
代码如下:
def evolucionAutomata(automata, regla, numero_evoluciones):
if(numero_evoluciones == 0):
return 0
with Pool(4) as p:
automataEvolucionado = list(p.map(obtenerVecindario, automata, rotarDerecha(automata, 1), rotarIzquierda(automata, 1), lista_regla))**
print(automataEvolucionado)
evolucionAutomata(automataEvolucionado, regla, numero_evoluciones - 1)
def obtenerVecindario(casilla, casillaDerecha, casillaIzquierda, regla):
if( "X" in casilla ):
casillaBinaria = casilla.replace("X", "1")
if( "O" in casilla):
casillaBinaria = casilla.replace("O", "0")
if ("X" in casillaDerecha):
casillaBinariaDerecha = casillaDerecha.replace("X", "1")
if ("O" in casillaDerecha):
casillaBinariaDerecha = casillaDerecha.replace("O", "0")
if ("X" in casillaIzquierda):
casillaBinariaIzquierda = casillaIzquierda.replace("X", "1")
if ("O" in casillaIzquierda):
casillaBinariaIzquierda = casillaIzquierda.replace("O", "0")
vecindario = []
vecindario.append(casillaBinariaDerecha)
vecindario.append(casillaBinaria)
vecindario.append(casillaBinariaIzquierda)
vecindario = list(map(int, vecindario))
valorRetorno = evaluarVecindario(vecindario, regla)
return valorRetorno
rotarDerecha和rotarIzquierda函数旋转自动机。
错误:
automataEvolucionado = list(p.map(obtenerVecindario, automata, rotarDerecha(automata, 1), rotarIzquierda(automata, 1), lista_regla))
TypeError: map() takes from 3 to 4 positional arguments but 6 were given
我从python multiprocessing documentation用python编写了多处理的基本示例中的多处理代码。
谢谢。
答案 0 :(得分:2)
出现错误是因为pool.map()
只是希望参数可迭代的一个参数,但是您尝试传递多个参数。
签名:pool.map(func,可迭代,chunksize = None)
您需要将多个参数组合(压缩)为一个可迭代的。该任务可迭代项的每个项目都应包含一个函数调用的参数。然后,使用starmap
而不是map
来解压缩并将参数元组映射到目标函数参数。
from multiprocessing import Pool
def f(arg1, arg2):
print(arg1, arg2)
if __name__ == '__main__':
N = 10
args1 = [*range(N)]
args2 = [100] * N # make argument iterables same length
# create list of argument tuples for individual function calls
tasks = [*zip(args1, args2)]
# [(0, 100), (1, 100), (2, 100), ..., (9, 100)]
with Pool(4) as pool:
pool.starmap(f, iterable=tasks)