用户可通过该项目控制 IPython 进程集群实现交互式并行计算。它提供 ipcluster、ipcontroller、ipengine 等命令,支持集群启停管理,基于 Jupyter 协议构建,适用于 Python 并行任务处理。【此简介由AI生成】
| 文件 | 最后提交记录 | 最后更新时间 |
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| feat: update ipyparallel to 8.8.0-4 | 1 年前 |
| chore(CI): Update call-chatOps.yml for /integrate | 2 年前 |
| feat: update ipyparallel to 8.8.0-4 | 1 年前 |
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| feat: Init commit init ipyparallel Log: | 3 年前 |
| feat: Init commit init ipyparallel Log: | 3 年前 |
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| feat: Init commit init ipyparallel Log: | 3 年前 |
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| feat: Init commit init ipyparallel Log: | 3 年前 |
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| feat: Init commit init ipyparallel Log: | 3 年前 |
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| feat: Init commit init ipyparallel Log: | 3 年前 |
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| feat: update ipyparallel to 8.8.0-4 | 1 年前 |
使用 IPython 进行交互式并行计算
IPython Parallel(ipyparallel)是一个 Python 包和一系列命令行界面(CLI)脚本,用于控制 IPython 进程集群,基于 Jupyter 协议构建。
IPython Parallel 提供以下命令:
- ipcluster - 启动/停止/列出集群
- ipcontroller - 启动控制器
- ipengine - 启动引擎
安装
安装 IPython Parallel:
pip install ipyparallel
此命令将安装并启用适用于 Jupyter Notebook 以及(自 7.0 版本起)Jupyter Lab 3.0 的 IPython Parallel 扩展。
运行
启动一个集群:
ipcluster start
在 Python 中使用它:
import os
import ipyparallel as ipp
cluster = ipp.Cluster(n=4)
with cluster as rc:
ar = rc[:].apply_async(os.getpid)
pid_map = ar.get_dict()
请参阅文档了解更多信息。
用户可通过该项目控制 IPython 进程集群实现交互式并行计算。它提供 ipcluster、ipcontroller、ipengine 等命令,支持集群启停管理,基于 Jupyter 协议构建,适用于 Python 并行任务处理。【此简介由AI生成】
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