Question

我正在尝试找到一种方法来在多个内核上处理以下算法，但我没有找到一个好点。使用在多个进程之间共享的锁定迭代器不是我认为最有效的方法。

 def sortCharset(set):
   _set = ""
   for c in set:
     if c not in _set:
       _set += c
   set = _set
   del _set
   set = list(set)
   set.sort()
   return "".join(set)
 
 
 def stringForInt(num, set, length):
   setLen = len(set)
   string = ""
   string += set[num % setLen]
   for n in xrange(1,length):
     num //= setLen
     string += set[num % setLen]
   return string
 
 
 def bruteforce(set, length, raw = False):
   if raw is False:
     set = sortCharset(set)
 
   for n in xrange(len(set) ** length):
     yield stringForInt(n, set, length)

简短说明：该代码用于创建每个可能的组合来自一组字符，即破解密码。（当然不是我的意图，只是一些Py训练。; - ）

在多个核心上运行此算法的好方法是什么？

Answer 1

问题不在于命名样式或如何从字符串中获取有序字符集。

您可能需要查看multiprocessing模块。我几乎是一个n00b w / r / t多核并行机制，但有一些工作：

import multiprocessing, itertools

def stringForInt(args):
    num, charset, length = args ## hack hack hack
    setlen = len(charset)
    s = []
    s.append(charset[num % setlen])
    for n in xrange(1, length):
        num //= setlen
        s.append(charset[num % setlen])
    return ''.join(s)

def bruteforce(charset, length, mapper, raw=False):
    if not raw:
        charset = sorted(set(charset))
    return mapper(stringForInt, ((n,charset,length) for n in xrange(len(charset)**length)))

if __name__ == '__main__':
    import time, sys
    if len(sys.argv) == 1 or sys.argv[1] == 'map':
        mapper = map
    else:
        p = multiprocessing.Pool()
        pfunc = {'pmap':p.map,
                 'imap':p.imap,
                 'imapu':p.imap_unordered}[sys.argv[1]]
        mapper = lambda f, i: pfunc(f, i, chunksize=5)
    o = bruteforce('abcdefghijk',6,mapper)
    if not isinstance(o, list):
        list(o)

hack的本质是你需要为multiprocessing中的函数使用pickleable对象，并且只能在顶级定义的函数进行pickle。（使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Manager会有其他方法解决此问题，但出于目前的目的，它们并不值得进行。）

这是各种运行的输出：

$ for x in map pmap imap imapu ; do time python mp.py $x; done

real    0m9.351s
user    0m9.253s
sys     0m0.096s

real    0m10.523s
user    0m20.753s
sys     0m0.176s

real    0m4.081s
user    0m13.797s
sys     0m0.276s

real    0m4.215s
user    0m14.013s
sys     0m0.236s

在该算法上实现多核线程

1 个答案: