并行化组合蟒蛇 [英] parallelizing combinations python

问题描述

如何并行化下面的代码，属性列中的元素数量接近15，因此组合花费了更多的时间。

combs = set()
for L in range(0,len(attributes)+1):
    combs.add(itertools.combinations(attributes,L))

有没有办法使用多进程将其并行化？

我尝试过此操作，但遇到此错误。-如果区块大小<；=0：

TypeError：不可排序的类型：range()<；=int()

import itertools     
from multiprocessing import Pool
def comb(attributes):
    res = itertools.combinations(attributes)
    return res

def main():
    p = Pool(4)
    times = range(0,len(attributes)+1)                                                
    values = p.map(comb,attributes,times)
    p.close()
    p.join()
    print(values)

if __name__ == '__main__':
    attributes =('Age', 'Workclass', 'Fnlwgt', 'Education', 'Education-num', 'marital-status', 'Occupation', 'Relationship', 'Race', 'Sex', 'Capital-gain', 'Capital-loss', 'Hours-per-week', 'Native country', 'Probability', 'Id')
    main()

既然要求它解释这个问题，那就给你...我正在试着在没有替换的情况下得到密码。基本上是n！。例如，如果我的属性变量中有A、B、C，我尝试获取(A)、(B)、(C)、(A，B)、(A，C)、(A，B，C)。由于属性中的元素数量不是静态的，它会根据输入数据集而变化，所以我不能对其进行硬编码。因此，我在这里使用len(属性)，其中的属性将存储数据集中的属性。然后，要创建组合，通常会创建长度为L的所有组合。在我的示例中，如果我给出了长度(属性)，那么我将只得到ABC，而不是其他组合。所以我创建了一个长度范围，并用它添加一个范围来处理第零个元素。

现在回到问题上来，我的数据集中可能有15个元素，因此长度(属性)将是15，即15！这种组合生成需要花费大量的时间，因为它必须做这个阶乘。因此，我正在考虑将其并行化，使每个处理器一次处理一个组合集生成，例如，一个处理器将生成长度为2的所有组合和另一个长度为3的组合，依此类推。但在池映射中，我无法正确传递多个参数。希望这能澄清问题，如果需要进一步解释，请让我知道。

推荐答案

您的多处理代码存在几个问题，这意味着它不能像单进程版本那样工作。

首先，您没有正确调用p.map。map方法的参数是要调用的函数、参数(单个序列)和块大小，指定一次向Worker传递多少个值。您正在将range对象作为chunksize传递，这是导致错误的直接原因。

如果您尝试修复它，您会发现其他问题。例如，您正在将attributes传递给map，这样它将只将单个值传递给每个工作进程，而不是整个属性列表。并且您的comb函数返回组合值的迭代器，而不是值本身(因此Worker或多或少会立即完成，但返回一些无法打印出来的内容)。

以下是我认为可以工作的代码：

import itertools     
from multiprocessing import Pool

# attributes is always accessible as a global, so worker processes can directly access it
attributes = ('Age', 'Workclass', 'Fnlwgt', 'Education', 'Education-num',
              'marital-status', 'Occupation', 'Relationship', 'Race', 'Sex',
              'Capital-gain', 'Capital-loss', 'Hours-per-week', 'Native country',
              'Probability', 'Id')

def comb(n): # the argument n is the number of items to select
    res = list(itertools.combinations(attributes, n)) # create a list from the iterator
    return res

def main():
    p = Pool(4)
    times = range(0, len(attributes)+1)                                                
    values = p.map(comb, times) # pass the range as the sequence of arguments!
    p.close()
    p.join()
    print(values)

if __name__ == '__main__':
    main()

如果属性列表很大，这段代码仍然需要一段时间才能完成，但这只是因为有太多的值要打印出来(具有n值的集合的Powerset有2^n子集)。我的集成开发环境告诉我，输出超过88000行(谢天谢地，它没有全部显示)。如果问题的多处理部分不像输出部分那样不是问题，那就不足为奇了！

这篇关于并行化组合蟒蛇的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！