Page 235 - 6734

Входить у стандартну бібліотеку Python 3.2, але доступний і для
Python 2.7 (http://pypi.org/project/futures). Подібний приклад можна
також розробити за допомогою multiprocessing. Див. також приклад
використання інтерфейсу futures в розподілених обчисленнях
(Dask.Distributed).

import concurrent.futures, time
def f(x): # функція, яка буде виконуватись в окремих
процесах
time.sleep(x) # затримка (тільки для тестування
паралельності)
return x
if __name__ == '__main__':
with
concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4)
as e:
a=e.submit(f, 4) # виконати в окремому
процесі f(x=4)
b=e.submit(f, 2)
c=e.submit(f, 3)
d=e.submit(f, 1)
# для кожного об'єкта Future, що виконує f
for fut in
concurrent.futures.as_completed([a,b,c,d]):
print fut.result(), # отримати результати
асинхронно
#print [x.result() for x in [a,b,c,d]] # або
чекати усі результати
#print [x for x in e.map(f, [1,2,3,4])] # або
простіше
1 2 3 4

Dask – розподілені обчислення на чистій Python

Dask 0.18.2 (http://dask.pydata.org) – це гнучка бібліотека для
паралельних обчислень. Dask забезпечує динамічне планування
234