Python：用线程分配总和

内容导读

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内容图文

为了拟合一些实验数据,我需要进行昂贵的计算.拟合函数是本征模的和,每个本征模包含一个特定的表面积分.因为如果您按照我考虑的经典方式进行处理,它会相当慢.我正在使用python btw.

我要计算的函数类似于

def fit_func(params , Mmin, Mmax):

    values = np.zeros(1000)

    for m in range(Mmin, Mmax):

        # Fancy Calculation for each mode

    # some calulation with all modes, adding them up 'values'


    return values

我该如何拆分？我做了类似的事情

data1 = thread.start_new_thread(fit_func, (params,0,13)) 
data2 = thread.start_new_thread(fit_func, (params,13,25))

但是data1和data2的总和与fitfunc(params,0,25)不同…

解决方法:

尝试多处理.这将使用类似线程的接口有效地创建单独的Python进程.但是,请确保对计算进行概要分析,并确保是问题所在,而不是IO之类的问题.启动过程非常缓慢,因此,如果您打算使用它们,请稍等片刻.

您也可以将numpy用于这些功能.它们是用C代码编写的,所以它们很傻.检查他们两个,看看最合适的.我自己去寻找解决方案…

内容总结

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内容备注

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