Параллельный питон - как использовать выходные данные?

Question

Привет, я новичок в Parallel Python, и он писал простой код, который параллельно складывает числа, код прекрасно работает для добавления чисел, но мне интересно, как вы будете использовать вывод из заданий после его выполнения, если возможный? мой код выглядит следующим образом:

import sys, time
import pp
import numpy
x = numpy.arange(-20.0,20.0,0.5)
grav = []
gravity = numpy.zeros([4,1])
def function(raw_input,x,grav):
    f = 0
    for i in numpy.arange(len(x)):
        f+=1
    a=raw_input[0]
    b=raw_input[1]
    c=raw_input[2]
    d=raw_input[3]
    grav.append((a+b+c+d)+f)
    return grav
for i in numpy.arange(2):
    # tuple of all parallel python servers to connect with
    ppservers = ()
    #ppservers = ("10.0.0.1",)

    if len(sys.argv) > 1:
        ncpus = int(sys.argv[1])
        # Creates jobserver with ncpus workers
        job_server = pp.Server(ncpus, ppservers=ppservers)
    else:
        # Creates jobserver with automatically detected number of workers
        job_server = pp.Server(ppservers=ppservers)

    print "Starting pp with", job_server.get_ncpus(), "workers"
    start_time = time.time()

    # The following submits 4 jobs and then retrieves the results
    puts = ([1,2,3,4], [3,2,3,4],[4,2,3,6],[2,3,4,5])

    jobs = [(raw_input, job_server.submit(function,(raw_input,x,grav), (), ("numpy",))) for raw_input in puts]
    for raw_input, job in jobs:
        print "Sum of numbers", raw_input, "is", job()
    print grav
    print "Time elapsed: ", time.time() - start_time, "s"
    job_server.print_stats()
    print gravity
    #gravity[i] = grav

распечатывает 4 результата (90,92,95,94) и дает статистику и т. Д. поэтому мой вопрос заключается в том, как я могу затем использовать 4 числа результата, я хочу, чтобы они были сброшены в массив, называемый гравитацией, но я не могу понять, как. Спасибо

Answer 1

Вам необходимо сохранить результат функции job () . Попробуйте следующий код:

import sys, time
import pp
import numpy
x = numpy.arange(-20.0,20.0,0.5)
grav = []
gravity = numpy.zeros([4,1])
def function(raw_input,x,grav):
    f = 0
    for i in numpy.arange(len(x)):
        f+=1
    a=raw_input[0]
    b=raw_input[1]
    c=raw_input[2]
    d=raw_input[3]
    grav.append((a+b+c+d)+f)
    return grav

jobsList = []

for i in numpy.arange(2):
    # tuple of all parallel python servers to connect with
    ppservers = ()
    #ppservers = ("10.0.0.1",)

    if len(sys.argv) > 1:
        ncpus = int(sys.argv[1])
        # Creates jobserver with ncpus workers
        job_server = pp.Server(ncpus, ppservers=ppservers)
    else:
        # Creates jobserver with automatically detected number of workers
        job_server = pp.Server(ppservers=ppservers)

    print "Starting pp with", job_server.get_ncpus(), "workers"
    start_time = time.time()

    # The following submits 4 jobs and then retrieves the results
    puts = ([1,2,3,4], [3,2,3,4],[4,2,3,6],[2,3,4,5])

    jobs = [(raw_input, job_server.submit(function,(raw_input,x,grav), (), ("numpy",))) for raw_input in puts]
    for raw_input, job in jobs:
        r = job()
        jobsList.append(r)
        print "Sum of numbers", raw_input, "is", r
    print grav
    print "Time elapsed: ", time.time() - start_time, "s"
    job_server.print_stats()
    print gravity
    for job in jobsList:
        print job