我有一个带静态get属性的静态类,在这个属性中,我这样做:

// property body
{
    // HttpContext.Current is NOT null
    ...

    Parallel.ForEach(files, file =>
    {
        // HttpContext.Current is null
        var promo = new Promotion();
        ...
    });
    ...

    // HttpContext.Current is NOT null
}

在视图使用此属性之前,此静态类不会进行类型初始化.

问题是,Promotion的静态构造函数,初始化第一次new Promotion()被内创建Parallel.ForEach(),使用HttpContext.Current.何时promo在此范围内实例化Parallel.ForEach(),HttpContext.Current是null,new Promotion()因此导致异常.

HttpContext.Current静态get属性中不为null,因为在视图使用它之前不会调用它(因此有一个HttpContext.Current).

如果Promotion使用HttpContext.Current在它的实例,而不是它的静态成员,我很可能只是传递HttpContext.Current到new Promotion()构造函数:

 var context = HttpContext.Current;
 Parallel.ForEach(files, file =>
 {
     var promo = …

它们都是一回事吗？只看几何中的并行或并行意味着什么,我会定义说不:

在几何中,如果它们在单个点相交,则称两条或更多条线是并发的.

和

平面中不相交或相交的两条线称为平行线.

再次,在编程中,它们是否具有相同的含义？如果是的话......为什么？

谢谢

我可以访问一台可以访问10个内核的机器 - 我想实际使用它们.我习惯在自己的机器上做的事情是这样的:

for f in *.fa; do
  myProgram (options) "./$f" "./$f.tmp"
done

我有10个文件我想这样做 - 让我们称之为blah00.fa,blah01.fa,... blah09.fa.

这种方法的问题是myProgram一次只使用1个核心,并且在多核机器上这样做我一次使用1个核心10次,所以我不会使用我的mahcine来它的最大能力.

我怎么能改变我的脚本,以便它同时运行我的所有10个.fa文件？我看着在多个核心的bash中运行一个循环进程,但我无法从中获取命令来完成我想要的操作.

我正在使用asp.net mvc,我想在他到达网站的主页时从数据库中缓存一些关于用户的数据.因此,当用户请求主页时,我想调用异步方法,该方法进行数据库调用和缓存数据.

这样做的任何例子都会很棒.

我正在使用concurrent.futures来实现多处理.我得到一个队列.全错误,这是奇怪的,因为我只分配10个工作.

A_list = [np.random.rand(2000, 2000) for i in range(10)]

with ProcessPoolExecutor() as pool:
    pool.map(np.linalg.svd, A_list)

错误:

Exception in thread Thread-9:
Traceback (most recent call last):
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/threading.py", line 921, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/threading.py", line 869, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/concurrent/futures/process.py", line 251, in _queue_management_worker
    shutdown_worker()
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/concurrent/futures/process.py", line 209, in shutdown_worker
    call_queue.put_nowait(None)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/multiprocessing/queues.py", line 131, in put_nowait
    return self.put(obj, False)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/multiprocessing/queues.py", line 82, in put
    raise Full
queue.Full

我有30家子公司,每家公司都实施了他们的网络服务(使用不同的技术).

我需要实现一个Web服务来聚合它们,例如,所有子公司Web服务都有一个带有名称的Web方法,GetUserPoint(int nationalCode)我需要实现我的Web服务,它将调用所有这些并收集所有响应(例如总和)分数).

这是我的基类:

public abstract class BaseClass
{ // all same attributes and methods
  public long GetPoint(int nationalCode);
}

对于每个子公司Web服务,我实现了一个继承此基类并定义自己的GetPoint方法的类.

public class Company1
{
  //implement own GetPoint method (call a web service).
}

至

public class CompanyN
{
  //implement own GetPoint method (call a web service).
}

所以,这是我的网络方法:

        [WebMethod]
        public long MyCollector(string nationalCode)
        {

           BaseClass[] Clients = new BaseClass[]  { new Company1(),//... ,new Company1()}

           long Result = 0;
           foreach (var item in Clients)
           {
                long …

我看到两种指定超时的方法concurrent.futures.

• as_completed()
• wait()

两种方法都处理N运行期货.

我想为每个未来指定一个单独的超时.

使用案例:

• 从数据库获取数据的未来超时为0.5秒.
• 从HTTP服务器获取数据的未来超时为1.2秒.

我该如何处理concurrent.futures？或者这个库不是正确的工具吗？

结论

• AFAIK mdurant的解决方案是一个很好的解决方案.
• 我想下次我会使用不同的库.也许asyncio对此有更好的支持.请参阅:https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html#asyncio.sleep

比方说,我有一个List<Integer> ints = new ArrayList<>();,我想将值添加到它,并使用比较并行执行的结果forEach()和Collectors.toList().

首先,我将一些来自顺序IntStream和forEach的值添加到此列表中:

 IntStream.range(0,10).boxed().forEach(ints::add);

我得到了正确的结果:

ints ==> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

现在我.clear()在列表中并行执行相同的操作:

IntStream.range(0,10).parallel().boxed().forEach(ints::add);

现在由于多线程,我得到了错误的结果:

ints ==> [6, 5, 8, 9, 7, 2, 4, 3, 1, 0]

现在我切换到收集相同的整数流:

IntStream.range(0,10).parallel().boxed().collect(Collectors.toList());

我得到了正确的结果:

ints ==> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

问题: 为什么两个并行执行产生不同的Collector结果？为什么产生正确的结果？

如果forEach产生随机结果,也Collector应该.我没有指定任何排序,我认为他在内部添加到我手动使用的列表forEach.由于他并行执行,因此他的add方法应该以未指定的顺序获取值.测试完成了JShell.

编辑:这里没有重复.我理解相关的问题.收集器为什么产生正确的结果？如果他将产生另一个随机结果,我不会问.

我正在尝试并行化管道。在管道中有一个 tidyr 命令（“tidyr::complete”）。一旦并行运行，这就会分解代码，因为无法识别对象类。

dplyr 中是否有替代方法可以完成？

library(dplyr)
library(tidyr)
library(zoo)


test <- tibble(year=c(1,2,3,4,5,5,1,4,5),
               var_1=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2), 
               var_2=c(1,1,1,1,1,2,3,3,3), 
               var_3=c(0,5,NA,15,20,NA,1,NA,NA))

max_year <- max(test$year,na.rm = T)
min_year <- min(test$year,na.rm = T)

串行

test_serial <- test %>% 
  group_by(var_1,var_2) %>% 
  complete(var_1, year = seq(min_year,max_year)) %>%
  mutate(
    var_3 = na.approx(var_3,na.rm = FALSE),
    var_3 = if(all(is.na(var_3))) NA else na.spline(var_3,na.rm = FALSE))

并行（失败）

devtools::install_github("hadley/multidplyr")
library(multidplyr)

cl <- new_cluster(2)
cluster_copy(cl, c("test","max_year","min_year"))
cluster_library(cl, c("dplyr","tidyr","zoo"))

test_parallel <- test %>% group_by(var_1,var_2) %>% partition(cl)
test_parallel <- test_parallel %>% 
  dplyr::group_by(var_1,var_2) %>% 
  tidyr::complete(var_1, year = seq(min_year,max_year)) %>%
  dplyr::mutate( …

我正在尝试按照此处的教程在我的图像集上使用预先训练的模板：https : //pytorch.org/tutorials/beginner/finetuning_torchvision_models_tutorial.html

只有当我运行我的代码并且控制台锁定时，我总是得到这个“错误”：

[W ParallelNative.cpp:206] Warning: Cannot set number of intraop threads after parallel work has started or after set_num_threads call when using native parallel backend (function set_num_threads)

预先感谢您的帮助，