MPI  和    MPI4PY   的搭建上一篇文章已经介绍,这里面介绍一些基本用法. mpi4py  的  helloworld from mpi4py import MPI print("hello world") mpiexec      -n     5    python3    x.py 2.   点对点通信 因为  mpi4py 中点对点的 通信  send 语句  在数据量较小的时候是把发送数据拷贝到缓存区,是非堵塞的操作,   然而在数据量较大时候是堵塞操作,由此如…

稍微关心编程语言的使用趋势的人都知道,最近几年,国内最火的两种语言非 Python 与 Go 莫属,于是,隔三差五就会有人问:这两种语言谁更厉害/好找工作/高工资…… 对于编程语言的争论,就是猿界的生理周期,每个月都要闹上一回.到了年末,各类榜单也是特别抓人眼球,闹得更凶. 其实,它们各有对方所无法比拟的优势以及用武之地,很多争论都是没有必要的.身为一个正在努力学习 Python 的(准)中年程序员,我觉得吧,先把一门语言精进了再说.没有差劲的语言,只有差劲的程序员,等真的把语言学好了,必定是“…

这里的内容仅仅是本人阅读<Python高性能编程>后总结的一些知识,用于自己更好的了解Python机制.本人现在并不从事计算密集型工作:人工智能.数据分析等.仅仅只是出于好奇而去阅读这本书.很多人因为Python不能同时使用多颗CPU(全局解释器锁GIL),而觉得它不能实现高性能.书中有很多介绍避开GIL或者Python虚拟机的方式,例如Cython,PyPy等. 首先我们要说一下时间复杂度,可以帮助我们理解CPython编译器怎么干活: 时间复杂度 在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o…

入门使用高性能 Python,建议参考<Python高性能编程>,例子给的很多,讲到高性能就会提到性能监控,里面有cpu mem 方法的度量,网络讲了一点异步,net profiler 没讲.笔记集合把可能把工作中遇到的性能问题,记录了解决方案. 性能分析对于高性能编程的作用,就好比复杂度分析对于算法的作用,它本身不是高性能编程的一部分,但却是最终有效的一种评判标准. 学习参考: <Python高性能编程>中英文对比学习, 带目录书签,文字可复制: 讲解详细并配有源代码. 网盘下载…

python高性能编程方法一   阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本... 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问Python程序没有编译型…

技术背景 在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案,而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因,其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现.在concurrent和multiprocessing等方案中,我们的python计算任务和调度任务是一体化的,而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的,这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的.而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题,而这种分层式的任务调度解决方案…

一.进程池和线程池 1.串行 import time import requests url_lists = [ 'http://www.baidu.com', 'http://fanyi.baidu.com', 'http://map.baidu.com', 'http://music.baidu.com/', 'http://tieba.baidu.com', 'http://v.baidu.com', 'http://image.baidu.com', 'http://zhidao.bai…

近期做了一个简单的demo需求,搭建一个http server,支持简单的qa查询.库中有10000个qa对,需要支持每秒10000次以上的查询请求. 需求比较简单,主要难点就是10000+的RPS.首先使用python + uwsgi写了个简单的demo,压测后发现,RPS只有几千,达不到性能要求.后来部署了多个服务,使用nginx做负载均衡才勉强达到需求. Japronto 后来经过google 搜索,发现了Japronto,github地址https://github.com/squeak…

阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以…

对Spark.Storm以及Spark Streaming引擎的简明扼要.深入浅出的比較,原文发表于踏得网. Spark基于这种理念.当数据庞大时,把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率.每一个节点存储(或缓存)它的数据集,然后任务被提交给节点. 所以这是把过程传递给数据.这和Hadoop map/reduce很相似.除了积极使用内存来避免I/O操作,以使得迭代算法(前一步计算输出是下一步计算的输入)性能更高. Shark仅仅是一个基于Spark的查询引擎(支持ad-hoc暂时性…