一个多返回值函数的joblib并行处理

Question

我使用 joblib 来并行化一个函数（使用多处理）。但是，这个函数返回 4 个值，但是当我从 Parallel 得到结果时，它只给了我 3 个值

from joblib import Parallel, delayed 
import numpy as np
from array import array
import time

def best_power_strategy():
    powerLoc = {0}
    speedLoc = {1}
    timeLoc = {2}
    previousSpeedLoc = {3}        
    return powerLoc,speedLoc,timeLoc,previousSpeedLoc

if __name__ == "__main__":
    realRiderName=['Rider 1', 'Rider 2', 'Rider 3']
    powerLoc = {}
    speedLoc = {}
    timeLoc = {}
    previousSpeedLoc = {}
    powerLoc,speedLoc,timeLoc,previousSpeedLoc = Parallel(n_jobs=3)(delayed(best_power_strategy)() for rider in realRiderName)
    print(powerLoc)
    print(speedLoc)
    print(timeLoc)
    print(previousSpeedLoc)

结果是：

ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 3)

有人有想法吗？

提前致谢

Answer 1

如果要将结果存储在四个单独的名称中，可以将生成器中的结果压缩在一起，然后将它们扩展为所需的名称，即：

# shortening the names for simplicity/readability
riders = ["Rider 1", "Rider 2", "Rider 3"]
p, s, t, pv = zip(*Parallel(n_jobs=3)(delayed(best_power_strategy)() for r in riders))

这将导致p包含所有powerLoc结果，s包含所有speedLoc结果等等......

现在，鉴于您的best_power_strategy功能基本上是静态的并且没有任何变化（您甚至没有向它发送骑手），这段代码非常无用，因为您将始终获得相同的结果，但我认为您正在使用它这只是一个例子。

Answer 2

好的，我已经解决了问题：

from joblib import Parallel, delayed 
import numpy as np
from array import array
import time

def best_power_strategy():
    powerLoc = {0}
    speedLoc = {1}
    timeLoc = {2}
    previousSpeedLoc = {3}

    return powerLoc,speedLoc,timeLoc,previousSpeedLoc

if __name__ == "__main__":
    realRiderName=['Rider 1', 'Rider 2', 'Rider 3']
    powerLoc = {}
    speedLoc = {}
    timeLoc = {}
    previousSpeedLoc = {}
    res = Parallel(n_jobs=3)(delayed(best_power_strategy)() for rider in realRiderName)
    powerLoc=[item[0] for item in res]
    speedLoc=[item[1] for item in res]
    timeLoc=[item[2] for item in res]
    previousSpeedLoc=[item[3] for item in res]

    print(powerLoc)
    print(speedLoc)
    print(timeLoc)
    print(previousSpeedLoc)