我正在尝试学习如何在 Python 中使用多重处理。
我读到多重处理 http://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html,我尝试做这样的事情:
我有以下类(部分代码),它有一个生成 voronoi 图的方法:
class ImageData:
def generate_voronoi_diagram(self, seeds):
"""
Generate a voronoi diagram with *seeds* seeds
:param seeds: the number of seed in the voronoi diagram
"""
nx = []
ny = []
gs = []
for i in range(seeds):
# Generate a cell position
pos_x = random.randrange(self.width)
pos_y = random.randrange(self.height)
nx.append(pos_x)
ny.append(pos_y)
# Save the f(x,y) data
x = Utils.translate(pos_x, 0, self.width, self.range_min, self.range_max)
y = Utils.translate(pos_y, 0, self.height, self.range_min, self.range_max)
z = Utils.function(x, y)
gs.append(z)
for y in range(self.height):
for x in range(self.width):
# Return the Euclidean norm
d_min = math.hypot(self.width - 1, self.height - 1)
j = -1
for i in range(seeds):
# The distance from a cell to x, y point being considered
d = math.hypot(nx[i] - x, ny[i] - y)
if d < d_min:
d_min = d
j = i
self.data[x][y] = gs[j]
我必须生成大量这样的图,所以,这会消耗很多时间,所以我认为这是一个需要并行化的典型问题。
我正在以“正常”方法这样做,如下所示:
if __name__ == "__main__":
entries = []
for n in range(images):
entry = ImD.ImageData(width, height)
entry.generate_voronoi_diagram(seeds)
entry.generate_heat_map_image("ImagesOutput/Entries/Entry"+str(n))
entries.append(entry)
为了并行化这个,我尝试了这个:
if __name__ == "__main__":
entries = []
seeds = np.random.poisson(100)
p = Pool()
entry = ImD.ImageData(width, height)
res = p.apply_async(entry.generate_voronoi_diagram,(seeds))
entries.append(entry)
entry.generate_heat_map_image("ImagesOutput/Entries/EntryX")
但是,除了它甚至不能生成单个图表之外,我不知道如何指定必须进行 N 次。
任何帮助将不胜感激。
谢谢。