From 38c2a02562fe573c8a612bdb334f5f48356a1b8e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Alicia Date: Tue, 25 Feb 2020 12:27:19 +0800 Subject: [PATCH 1/8] fix typo --- chapter3/03_How_to_name_a_process.rst | 2 +- chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/chapter3/03_How_to_name_a_process.rst b/chapter3/03_How_to_name_a_process.rst index b4698de..9cb03dd 100644 --- a/chapter3/03_How_to_name_a_process.rst +++ b/chapter3/03_How_to_name_a_process.rst @@ -42,7 +42,7 @@ |work| ------ -这个过程明明线程很像。明明进程需要为进程对象提供 ``name`` 参数： :: +这个过程和命名线程很像。命名进程需要为进程对象提供 ``name`` 参数： :: process_with_name = multiprocessing.Process(name='foo_process', target=foo) diff --git a/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst b/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst index 70a1298..880a0f7 100644 --- a/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst +++ b/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst @@ -114,7 +114,7 @@ item = random.randint(0, 256) self.queue.put(item) -消费者进程负责使用 ``get()`` 方法从队列中移除item，并且确认队列是否为空，如果为空，就执行 ``break`` 跳出 ``whild`` 循环： :: +消费者进程负责使用 ``get()`` 方法从队列中移除item，并且确认队列是否为空，如果为空，就执行 ``break`` 跳出 ``while`` 循环： :: def run(self): while True: From a152c56284dbb10dba27da6c94524d1cd42109e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: WH-2099 Date: Sat, 11 Apr 2020 17:14:24 +0800 Subject: [PATCH 2/8] =?UTF-8?q?=E9=94=99=E5=88=AB=E5=AD=97=E4=BF=AE?= =?UTF-8?q?=E6=AD=A3=20=20=E9=9D=9E=E9=85=8D=20->=E5=88=86=E9=85=8D?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- chapter1/03_Memory_organization.rst | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/chapter1/03_Memory_organization.rst b/chapter1/03_Memory_organization.rst index 1d0c3fd..76845e3 100644 --- a/chapter1/03_Memory_organization.rst +++ b/chapter1/03_Memory_organization.rst @@ -71,11 +71,11 @@ MPP 机器由上百个处理器 (在一些机器中达到成千上万个) 通过 - 负载均衡集群 (The load balancing cluster) ：在这类系统中，会将一个作业请求发送给负载较小的节点上执行。这样做可以减少整个处理过程所耗费的时间。 -- 高性能计算集群 (The high-performance cluster) :在这类系统中，每个节点都可以提供极高的性能，一个任务依旧分解为若干个子任务交给各个节点处理。任务是并行化的，非配给不同的机器进行处理。 +- 高性能计算集群 (The high-performance cluster) :在这类系统中，每个节点都可以提供极高的性能，一个任务依旧分解为若干个子任务交给各个节点处理。任务是并行化的，分配给不同的机器进行处理。 异构架构 >>>>>>>> 在同构的超级计算机中采用GPU加速器改变了之前超级计算机的使用规则。即使GPU能够提供高性能计算，但是不能把它看作一个独立的处理单元，因为GPU必须在CPU的配合下才能顺利完成工作。因此，异构计算的程序设计方法很简单，首先CPU通过多种方式计算和控制任务，将计算密集型和具有高并行性的任务分配给图形加速卡执行。CPU和GPU之间不仅可以通过高速总线通讯，也可以通过共享一块虚拟内存或物理内存通讯。事实上，在这类设备上GPU和CPU都没有独立的内存区域，一般是通过由各种编程框架(如CUDA，OpenCL)提供的库来操作内存。这类架构被称之为异构架构，在这种架构中，应用程序可以在单一的地址空间中创建数据结构，然后将任务分配给合适的硬件执行。通过原子性操作，多个任务可以安全地操控同一个内存区域同时避免数据一致性问题。所以，尽管CPU和GPU看起来不能高效联合工作，但通过新的架构可以优化它们之间的交互和提高并行程序的性能。 -.. image:: ../images/Page-13-Image-1.png \ No newline at end of file +.. image:: ../images/Page-13-Image-1.png From dc14176cba760724d157669e95abb9381685f484 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: WH-2099 Date: Sat, 18 Apr 2020 01:35:10 +0800 Subject: [PATCH 3/8] =?UTF-8?q?=E6=A0=BC=E5=BC=8F=E4=BF=AE=E6=AD=A3?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- chapter2/05_How_to_use_a_thread_in_a_subclass.rst | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/chapter2/05_How_to_use_a_thread_in_a_subclass.rst b/chapter2/05_How_to_use_a_thread_in_a_subclass.rst index 4559b60..5dd2f8c 100644 --- a/chapter2/05_How_to_use_a_thread_in_a_subclass.rst +++ b/chapter2/05_How_to_use_a_thread_in_a_subclass.rst @@ -63,6 +63,6 @@ |work| ------ -``threading``模块是创建和管理线程的首选形式。每一个线程都通过一个继承 ``Thread`` 类，重写 ``run()`` 方法来实现逻辑，这个方法是线程的入口。在主程序中，我们创建了多个 ``myThread`` 的类型实例，然后执行 ``start()`` 方法启动它们。调用 ``Thread.__init__`` 构造器方法是必须的，通过它我们可以给线程定义一些名字或分组之类的属性。调用 ``start()`` 之后线程变为活跃状态，并且持续直到 ``run()`` 结束，或者中间出现异常。所有的线程都执行完成之后，程序结束。 +``threading`` 模块是创建和管理线程的首选形式。每一个线程都通过一个继承 ``Thread`` 类，重写 ``run()`` 方法来实现逻辑，这个方法是线程的入口。在主程序中，我们创建了多个 ``myThread`` 的类型实例，然后执行 ``start()`` 方法启动它们。调用 ``Thread.__init__`` 构造器方法是必须的，通过它我们可以给线程定义一些名字或分组之类的属性。调用 ``start()`` 之后线程变为活跃状态，并且持续直到 ``run()`` 结束，或者中间出现异常。所有的线程都执行完成之后，程序结束。 ``join()`` 命令控制主线程的终止。 From bbcd78448660339aef587a77961e4dd0b74061c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: WH-2099 Date: Sat, 18 Apr 2020 11:29:17 +0800 Subject: [PATCH 4/8] =?UTF-8?q?=E9=94=99=E5=88=AB=E5=AD=97=E4=BF=AE?= =?UTF-8?q?=E6=AD=A3=20=E8=AF=95=E7=94=A8=20->=20=E4=BD=BF=E7=94=A8=20(#78?= =?UTF-8?q?)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- chapter2/03_how_to_define_a_thread.rst | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/chapter2/03_how_to_define_a_thread.rst b/chapter2/03_how_to_define_a_thread.rst index 72e8fc7..6f933a2 100644 --- a/chapter2/03_how_to_define_a_thread.rst +++ b/chapter2/03_how_to_define_a_thread.rst @@ -14,8 +14,8 @@ - ``group``: 一般设置为 ``None`` ，这是为以后的一些特性预留的 - ``target``: 当线程启动的时候要执行的函数 - ``name``: 线程的名字，默认会分配一个唯一名字 ``Thread-N`` -- ``args``: 传递给 ``target`` 的参数，要试用tuple类型 -- ``kwargs``: 同上，试用字典类型dict +- ``args``: 传递给 ``target`` 的参数，要使用tuple类型 +- ``kwargs``: 同上，使用字典类型dict 创建线程的方法非常实用，通过`target`参数、`arg`和`kwarg`告诉线程应该做什么。下面这个例子传递一个数字给线程（这个数字正好等于线程号码），目标函数会打印出这个数字。 From 79d2951bbf453b6ed1eacce08b0b56d7e3f07c01 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Xiangmingzhe Date: Thu, 24 Sep 2020 05:11:38 -0500 Subject: [PATCH 5/8] fix typo (#84) --- chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst b/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst index 87dc957..00f76ba 100644 --- a/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst +++ b/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst @@ -21,7 +21,7 @@ Python的Asyncio模块提供了管理事件、协程、任务和线程的方法 processEvent(e); } -所有的时间都在 ``while`` 循环中捕捉，然后经过事件处理者处理。事件处理的部分是系统唯一活跃的部分，当一个事件处理完成，流程继续处理下一个事件。 +所有的事件都在 ``while`` 循环中捕捉，然后经过事件处理者处理。事件处理的部分是系统唯一活跃的部分，当一个事件处理完成，流程继续处理下一个事件。 |ready| ------- From 2885afb2c2f249c087739a99f75e4a52cccc58ee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zenghsh3 Date: Tue, 3 Nov 2020 15:40:38 +0800 Subject: [PATCH 6/8] Update 01_Introduction.rst (#85) --- chapter5/01_Introduction.rst | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/chapter5/01_Introduction.rst b/chapter5/01_Introduction.rst index 822e6ce..5c3fade 100644 --- a/chapter5/01_Introduction.rst +++ b/chapter5/01_Introduction.rst @@ -5,4 +5,4 @@ 采用这种技术产生的根本问题是对各种类型的流量（数据，任务，命令等）进行适当的分配。此外，还有一个分布式系统基础特征产生的问题：网络由不同操作系统的计算机组成，很多互不兼容。实际上，随着时间的推移，为了使用分布式环境中的不同资源，已经可以识别不同的计算模型。他们的目标是提供一个框架，为一个分布式应用的不同处理器之间描述合作方法。 -我们可以说，基本上各种模型的不同点是分布式系统能提供的容量的大小。最常用的模型是服务器/客户端模型。它可以让不同的进程运行在不同的计算机上，通过交换教习进行实时的合作。相对于前一个模型有很大的提高，前一个模型要求将所有的文件分发到所有的机器上，从而进行离线的计算。客户端/服务器模型典型的实现是通过远程的程序调用（这是本地调用的扩展），或者通过分布式对象的程序（面向对象的中间件）。本章将介绍一些Python提供的类似的计算架构。然后我们会介绍一些用OO的方法或远程调用实现了分布式架构的库，例如 Celery，SCOOP， Pyro4 和 RPyC，也有一些使用了不同方法的库，例如 PyCSP 和Disco，Python版本的 MapReduce 算法。 +我们可以说，基本上各种模型的不同点是分布式系统能提供的容量的大小。最常用的模型是服务器/客户端模型。它可以让不同的进程运行在不同的计算机上，通过交换消息进行实时的合作。相对于前一个模型有很大的提高，前一个模型要求将所有的文件分发到所有的机器上，从而进行离线的计算。客户端/服务器模型典型的实现是通过远程的程序调用（这是本地调用的扩展），或者通过分布式对象的程序（面向对象的中间件）。本章将介绍一些Python提供的类似的计算架构。然后我们会介绍一些用OO的方法或远程调用实现了分布式架构的库，例如 Celery，SCOOP， Pyro4 和 RPyC，也有一些使用了不同方法的库，例如 PyCSP 和Disco，Python版本的 MapReduce 算法。 From 9593e62886729fa54f49a1db743bd995403e2032 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Bestporter <32806123+Bestporter@users.noreply.github.com> Date: Tue, 3 May 2022 01:14:20 +0800 Subject: [PATCH 7/8] Update 07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst (#89) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 修改Joinablequeue，[官方文档](https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/multiprocessing.html?highlight=joinablequeue#multiprocessing.JoinableQueue) --- chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst b/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst index 880a0f7..aaf1f53 100644 --- a/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst +++ b/chapter3/07_How_to_exchange_objects_between_processes.rst @@ -130,7 +130,7 @@ |more| ------ -队列还有一个 ``JoinaleQueue`` 子类，它有以下两个额外的方法： +队列还有一个 ``JoinableQueue`` 子类，它有以下两个额外的方法： - ``task_done()``: 此方法意味着之前入队的一个任务已经完成，比如， ``get()`` 方法从队列取回item之后调用。所以此方法只能被队列的消费者调用。 - ``join()``: 此方法将进程阻塞，直到队列中的item全部被取出并执行。 From 1929fa75117baad063b5b3678a4e7a605beec441 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: CatfishWen Date: Wed, 13 Mar 2024 09:53:14 +0800 Subject: [PATCH 8/8] fix typo (#92) --- .../05_How_to_design_a_parallel_program.rst | 2 +- chapter1/07_Introducing_Python.rst | 39 +++++++++++-------- ...Start_working_with_processes_in_Python.rst | 2 +- ...ow_to_manage_a_state_between_processes.rst | 2 +- .../03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst | 2 +- 5 files changed, 26 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/chapter1/05_How_to_design_a_parallel_program.rst b/chapter1/05_How_to_design_a_parallel_program.rst index f057e59..06f432d 100644 --- a/chapter1/05_How_to_design_a_parallel_program.rst +++ b/chapter1/05_How_to_design_a_parallel_program.rst @@ -39,7 +39,7 @@ - 可以并行执行的任务应该由多个处理器处理以增强并行性。 -这就是所谓的映射问题，也是一个NP完全问题——一般情况下不能再多项式时间内解决的问题。在大小相等和通讯模式容易定义的任务中，映射很直接 (在这里也可以执行聚合的步骤来合并映射到相同处理器的任务)。但是如果任务的通讯模式难以预测或者每个任务的工作量都不一样，设计一个高效的映射和聚合架构就会变得有难度。由于存在这些问题，负载均衡算法会在运行时识别聚合和映射策略。最难的问题是在程序执行期间通信量或任务数量改变的问题。针对这些问题，可以使用在执行过程中周期性运行的动态负载均衡算法。 +这就是所谓的映射问题，也是一个NP完全问题——一般情况下不能在多项式时间内解决的问题。在大小相等和通讯模式容易定义的任务中，映射很直接 (在这里也可以执行聚合的步骤来合并映射到相同处理器的任务)。但是如果任务的通讯模式难以预测或者每个任务的工作量都不一样，设计一个高效的映射和聚合架构就会变得有难度。由于存在这些问题，负载均衡算法会在运行时识别聚合和映射策略。最难的问题是在程序执行期间通信量或任务数量改变的问题。针对这些问题，可以使用在执行过程中周期性运行的动态负载均衡算法。 动态映射 -------- diff --git a/chapter1/07_Introducing_Python.rst b/chapter1/07_Introducing_Python.rst index d6051d0..0d73826 100644 --- a/chapter1/07_Introducing_Python.rst +++ b/chapter1/07_Introducing_Python.rst @@ -54,7 +54,8 @@ Python可以从这里下载：https://www.python.org/downloads/ - 字符串操作： :: - >>> word = 'Help' + 'A' >>> word + >>> word = 'Help' + 'A' + >>> word 'HelpA' >>> word[4] 'A' @@ -65,7 +66,8 @@ Python可以从这里下载：https://www.python.org/downloads/ - 列表（list）操作： :: - >>> a = ['spam', 'eggs', 100, 1234] >>> a[0] + >>> a = ['spam', 'eggs', 100, 1234] + >>> a[0] 'spam' >>> a[3] 1234 @@ -78,9 +80,11 @@ Python可以从这里下载：https://www.python.org/downloads/ - ``while`` 循环： :: - # Fibonacci series: + # Fibonacci series: + >>> a = 0 + >>> b = 1 >>> while b < 10: - ... print b + ... print (b) ... a, b = b, a+b ... 1 @@ -93,26 +97,27 @@ Python可以从这里下载：https://www.python.org/downloads/ - ``if`` 命令： 首先我们用 ``input()`` 从键盘读入一个整数： :: - >>>x = int(input("Please enter an integer here: ")) + >>> x = int(input("Please enter an integer here: ")) Please enter an integer here: 然后在输入的数字中使用 ``if`` 进行判断： :: - >>>if x < 0: - ... print ('the number is negative') - ...elif x == 0: - ... print ('the number is zero') - ...elif x == 1: - ... print ('the number is one') - ...else: - ... print ('More') + >>> if x < 0: + ... print ('the number is negative') + ... elif x == 0: + ... print ('the number is zero') + ... elif x == 1: + ... print ('the number is one') + ... else: + ... print ('More') ... - ``for`` 循环：:: >>> # Measure some strings: - ... a = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for x in a: - ... print (x, len(x)) + >>> a = ['cat', 'window', 'defenestrate'] + >>> for x in a: + ... print (x, len(x)) ... cat 3 window 6 @@ -121,13 +126,13 @@ Python可以从这里下载：https://www.python.org/downloads/ - 定义函数： :: >>> def fib(n): # 生成n以内的菲波那切数列 - ... """Print a Fibonacci series up to n.""" + ... # """Print a Fibonacci series up to n.""" ... a, b = 0, 1 ... while b < n: ... print(b), ... a, b = b, a+b >>> # Now call the function we just defined: - ... fib(2000) + >>> fib(2000) 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 - 导入模块： :: diff --git a/chapter1/10_Start_working_with_processes_in_Python.rst b/chapter1/10_Start_working_with_processes_in_Python.rst index b2d049f..9bda347 100644 --- a/chapter1/10_Start_working_with_processes_in_Python.rst +++ b/chapter1/10_Start_working_with_processes_in_Python.rst @@ -24,7 +24,7 @@ print("Hello Python Parallel Cookbook!!") closeInput = raw_input("Press ENTER to exit") - print"Closing calledProcess" + print("Closing calledProcess") ``calling_Process`` 的代码如下： :: diff --git a/chapter3/09_How_to_manage_a_state_between_processes.rst b/chapter3/09_How_to_manage_a_state_between_processes.rst index d231c88..0e6df6c 100644 --- a/chapter3/09_How_to_manage_a_state_between_processes.rst +++ b/chapter3/09_How_to_manage_a_state_between_processes.rst @@ -6,7 +6,7 @@ Python的多进程模块提供了在所有的用户间管理共享信息的管 管理者有以下特性： - 它控制着管理共享对象的服务进程 -- 它确保当某一进程修改了共享对象之后，所有的进程拿到额共享对象都得到了更新 +- 它确保当某一进程修改了共享对象之后，所有的进程拿到的共享对象都得到了更新 |how| ----- diff --git a/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst b/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst index 00f76ba..cb5339c 100644 --- a/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst +++ b/chapter4/03_Event_loop_management_with_Asyncio.rst @@ -67,7 +67,7 @@ Asyncio提供了一下方法来管理事件循环： loop.stop() def function_4(end_time, loop): - print ("function_5 called") + print ("function_4 called") if (loop.time() + 1.0) < end_time: loop.call_later(1, function_4, end_time, loop) else: pFad - Phonifier reborn

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