alrusdi Mar 16 2014 at 17:01

Python-digest #18. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [9 марта 2014 — 16 марта 2014]

3 min

16K

Self Promo

+45

Comments 10

ivlis Mar 17 2014 at 07:13

concurrent.futures оказался довольно простой оберткой над multiprocessing. Жаль, думал что что-то сдвинулось с мертвой точки в плане параллельности.

alrusdi Mar 17 2014 at 07:33

Будь это действительно существенной проблемой — ее бы уже решили.
Для частных задач есть решения — CPython, Jython, специальные модули. Впрочем, согласен, что каждое решение содержит свои дополнительные проблемы.

ivlis Mar 17 2014 at 07:48

Ну я не знаю для кого как, но для численного счёта это существенная проблема.

alrusdi Mar 17 2014 at 09:06

Возможно в этом случае неверно выбран инструмент производящий расчеты?
Но даже в случае навязывания по каким то причинам именно python — можно вынести вычислительную часть в отдельный модуль использующий более производительную для данной задачи технологию. Это ведь общеприменительная практика (в том смысле, что относится не только к python). Например, pydata и numpy не решают ваших задач?

ivlis Mar 17 2014 at 19:44

В плане неподходящий? numpy и scipy это обертка надо фортраном, они сами параллельность не сделают. А модуль multiprocessing крайне убог, потому что импортирует модуль в новый процесс, поэтому ни лямбд, ни замыканий использовать нельзя. Ну а какой это питон без этого? Тогда уж проще C+11 и openmp использовать.