Карта бассейн: Error 404 (Not Found)!!1 — БЛОГ О ЗДОРОВОМ ОБРАЗЕ ЖИЗНИ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ ТЕЛА

Содержание

Другое измерение

55 минут

Уровень нагрузки: средней и высокой интенсивности.

ТBW (Total Body Workout) — — полная проработка тела. Эта методика предполагает сочетание силовой нагрузки и аэробных упражнений. TBW является одним из видов интервальной тренировки, потому что во время занятий чередуются упражнения с различной интенсивностью. Это сочетание является наиболее оптимальным для тренировки дыхательной и сердечно-сосудистой систем, а так же для поддержания мышечного тонуса.

MT (muscle toning) — тренировка развивает выносливость, силу, способствует формированию мышечного рельефа, поддержанию тонуса, тренирует сердечно-сосудистую систему, снижает вес, улучшает осанку.

Pump — тренировка всех основных мышечных групп с использованием специальных штанг для аэробики и степ-платформ.

Tabata — это высокоинтенсивный интервальный тренинг, цель которого выполнить максимальное количество движений за минимальное время. Если вы хотите похудеть быстро и эффективно, то регулярные занятия Табата являются отличным способом для достижения цели.

Combat — — это аэробная тренировка, которая приведет ваше тело в форму в рекордно короткие сроки. Программа разработана на основе таких видов единоборств как карате, кикбоксинг, тай-бо и таэквондо. Ударное сочетание упражнений из боевых искусств делает занятие эффективным не только для похудения, но и для развития вашей гибкости, ловкости и координации. Вы улучшите осанку, укрепите ваши мышцы, избавитесь от лишнего веса.

Circular training — круговая тренировка в тренажерном зале с использованием самого различного оборудования, направленная на развитие всех мышечных групп, путем последовательного выполнения упражнений с заданным количеством повторений и с фиксированным отдыхом между подходами. Тренировка по данной программе развивает силовую и общую выносливость и координацию, позволяет достигать комплексного развития физических способностей и успешно содействует повышению общей работоспособности организма.

Функциональный тренинг — это принципиально новый этап развития фитнеса, предлагающий широкие возможности для тренировок людям любого уровня подготовки, возраста, физиологических особенностей и самых разнообразных потребностей относительно своей физической формы. Отличительная особенность функционального тренинга в том, что движения, используемые в тренировке, имитируют Ваши повседневные движения, благодаря чему улучшается функциональная сила участвующих в них мышц. Оборудование, на котором происходит тренировка, позволяет совершать движения не по фиксированной траектории, как на обычных тренажерах, а по свободной — это тяговые тренажеры, амортизаторы, мячи, свободные веса. Таким образом, Ваши мышцы работают и двигаются самым физиологичным для них образом, именно так, как это происходит в повседневной жизни. Благодаря этому, пропадает излишнее напряжение в суставах и позвоночнике, уменьшается вероятность появления травм, связанных с неестественным положением частей тела во время физической нагрузки, как это бывает на обычных тренажерах. При этом тренировка становится более эффективной.

Тренировки по данным программам позволяют эффективно проработать все проблемные зоны,
привести в тонус мышцы пресса, улучшить осанку, развить координацию и вестибулярный аппарат.
Мышцы пресса, спины и глубокие мышцы-стабилизаторы постоянно включены в работу.

Карта Бассейн реки Пур

А | Б | В | Г | Д | Е | Ж | З | И | К | Л | М | Н | О | П | Р | С | Т | У | Ф | Х | Ц | Ч | Ш | Э | Ю | Я

География
- Географические карты
- Виды географических карт
- Географические координаты
Карты
- Страны Африки
- Страны Азии
- Страны Европы
- Страны Австралии и Океании
- Страны Северной и Центральной Америк
- Страны Южной Америки
- Карта Евразии
- Карта Европы
- Карта мира
- Физическая карта мира
- Географическая карта мира
Политическая карта мира
- Политическая карта Африки
- Политическая карта Азии
- Политическая карта Европы
- Политическая карта Зарубежной Европы
- Политическая карта Америки
- Политическая карта Южной Америки
- Политическая карта Австралии и Океании
- Этапы формирования политической карты мира
- Главные объекты политической карты мира
Карты России
- Карта России
- Физическая карта России
- Политическая карта России
- Географическая карта России
- Карта часовых поясов России
- Карта России с Крымом
- Карта Москвы
- Карта Санкт-Петербурга

Карты России »

Карта Нижняя Обь
Карта Западно-Сибирская равнина. Север
Карта Полуостров Ямал. Гыданский полуостров
Карта Западная Сибирь
Карта Южный Урал. Окрестности Кыштыма. Фото из космоса.
Карта Екатеринбург и окрестности. Фото из космоса.
Карта Пермь и окрестности. Фото из космоса.
Карта Северный Урал. Фото из космоса.
Карта Река Уса. Гряда Чернышева. Фото из космоса.

Geography

Россия Природа России Экономика России Карты России E-mail: [email protected]

Карта территории | Крымский Бриз

Олива 500 лет

500-летняя итальянская олива, которая до сих пор плодоносит. Вы можете приобрести фирменные оливки Резиденции Крымский Бриз на Рецепции.

Lego-школа

Lego-школа “Крымский Бриз” — одно из немногих мест в Крыму, где с детьми занимаются по специальной образовательной программе Lego Education.

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Маша»

В парке Резиденции расположена самая большая двухэтажая вилла «Маша» с двумя террасами и открытым подогреваемым бассейном с морской водой.

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Кораллы»

На вилле «Кораллы» расположены номера категорий: «Супериор», «Делюкс», «Люкс Джуниор».

Вилла «Яночка»

Двухэтажная вилла «Яночка» с панорамным бассейном состоит из двух корпусов. На вилле расположены номера категорий: «Супериор», «Делюкс», «Делюкс Улучшенный», «Люкс Джуниор».

Деревья Хурмы

Вилла «Верочка»

Гранатовые деревья

Олива

Рецепция

Паркинг

Вилла «Чайка»

Двухэтажная вилла «Чайка» с террасой и открытым подогреваемым бассейном с пресной водой. Состоит из двух корпусов.

Смотреть 3D-тур Подробнее

Реликтовый лес

Много–функциональный шатер

На набережной Резиденции располагается многофункциональный шатер с профессиональным покрытием, где проводятся турниры по футболу и настольному теннису.

Причал для яхт

Вертолетная площадка

Карта пляжа № 1

Теннисный корт

Теннисный корт размером 17×34м с профессиональным покрытие Hard. Профессиональное освещение позволяет проводить тренировки до позднего вечера.

Детский домик

Детский домик с оборудованными игровыми площадками расположен в реликтовом лесу Резиденции.

Смотреть 3D-тур Подробнее

Набережная и пляж

Эргономичные шезлонги, гамаки и качели-коконы для отдыха расположены на живописной 300-метровой набережной.

Беседка

Индивидуальные беседки у моря на набережной Резиденции.

Скала «Узун-Таш»

Скала «Узун-Таш» – достопримечательность Крыма. В 1886 году художник-пейзажист Архип Куинджи купил участок у моря и на одном из этюдов изобразил скалу Узун-Таш.

Карта пляжа № 2

Ресторан Piazzetta

Ресторан средиземноморской кухни с просторной прилегающей террасой. Ресторан состоит из основного и каминного зала с роялем, сигарной комнаты и винного погреба.

Смотреть 3D-тур Подробнее

Крытый бассейн с морской водой

Крытый бассейн размером 25х8х1,2-1,8 м с оборудованной зоной для отдыха и джакузи. Температура воды круглогодично – 29-30 °C.

Центр красоты и здоровья La Fontana

В Центре Красоты и Здоровья La Fontana расположены: хаммам, финская сауна, фитобар, крытый бассейн, кабинет бальнеологии, массажный кабинет, косметологические кабинеты.

Подробнее

Фитнес-центр

Зал оборудован универсальной модульной мультистанцией – Plurima wall, беговыми дорожками, эллиптическими тренажёрами, кросстрёнажерами, велотренажёрами.

Подробнее

Мультклуб

В мультклубе проходят просмотры мультфильмов, конкурсы, детские дискотеки и мастер-классы от команды аниматоров Резиденции.

Подробнее

Green Cafe Breeze

В Green Café Breeze готовят блюда из свежей черноморской рыбы и морепродуктов, пиццу в неаполитанской дровяной печи, блюда на мангале и гриль-меню.

Площадка «Эдельвейсы»

Летняя открытая площадка «Эдельвейсы» прекрасно подойдет для больших вечеринок у моря.

Пирс «Медуза»

Пирс «Медуза» – идеальное место для уединенных семейных и романтических завтравков с видом на море.

Беседка

Индивидуальные беседки у моря на набережной Резиденции.

Карта пляжа № 3

Баня на дровах

Баня на дровах с душистыми крымскими травами и панормным видом на побережье. Расположена на набережной Резиденции, всего в 30 шагах от моря.

Подробнее

Карта пляжа № 4

Спортивный шатер

Беседка

Индивидуальные беседки у моря на набережной Резиденции.

Тропа Здоровья

По всей территории Резиденции оборудованы дорожки терренкура для спортивной ходьбы. Невероятный целебный воздух благоприятно воздействует на дыхательные системы.

Подробнее

Тропа Здоровья

Подробнее

Тропа Здоровья

Подробнее

Часовня им. Сергия Радонежского

В самые значимые христианские праздники в часовню приезжают священники и проводят службы. Все желающие могут помолиться и оставить церковную записку.

Можжевеловая Роща

Тропа Здоровья

Подробнее

Ресторан Melodia

Ресторан русской кухни. Гостей ждут завтраки с ароматной выпечкой, домашними сырами, красной икрой и шампанским. Обеды и ужины a la carte.

Смотреть 3D-тур Подробнее

Конференц-отель «Анюта»

В отеле расположены: ресторан Melodia, конференц-зал Sonata и бизнес-центр, 40 номеров категории «Классический».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Надя»

В двухэтажной вилле «Надя» с панорамным бассейном, расположены номера категорий: «Супериор», «Делюкс», «Люкс Джуниор».

Вилла «Елена»

Двухэтажная вилла «Елена» с тремя спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Детская площадка

Вилла «Евдокия»

Двухэтажная вилла «Евдокия» с тремя спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Нина»

Двухэтажная вилла «Нина» с тремя спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Ольга»

Двухэтажная вилла «Ольга» с четырьмя спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Лика»

Двухэтажная вилла «Лика» с тремя спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Душечка»

Двухэтажная вилла «Душечка» с тремя спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Татьяна»

Двухэтажная вилла «Татьяна» с тремя спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Вилла «Лидия»

Двухэтажная вилла «Лидия» с четырьма спальнями, гостиной, столовой и панорамным бассейном расположена в комплексе вилл «Вишнёвый сад».

Смотреть 3D-тур Подробнее

Страны Карибского бассейна и их столицы — карта, список, флаги

Все страны Карибского бассейна и их столицы на карте. Полный список стран Вест-Индии или Карибского бассейна по алфавиту. Все государства Южной Америки и Северной, карта их границ, местоположение в мире, на русском языке, флаги, по площади, населенные пункты Вест-Индии

№ Флаг	Буква	Страна	Столица	Букв
1	А	Ангилья	Валли	7
2	А	Антигуа и Барбуда	Сент-Джонс	18
3	А	Аруба	Ораньестад	5
4	Б	Барбадос	Бриджтаун	9
5	Б	Бонайре	Нидерланды	7
6	Б	Белиз	Бельмопан	5
7	В	Венесуэла	Каракас	9
8	В	Виргинские острова	Род-Таун	18
9	В	Виргинские острова	Шарлотта-Амалия	18
10	Г	Гаити	Порт-о-Пренс	5
11	Г	Гватемала	Гватемала	9
12	Г	Гваделупа	Бас-Тер	9
13	Г	Гондурас	Тегусигалька	8
14	Г	Гренада	Сент-Джорджес	7
15	Д	Доминикан. Респ.	Санто-Доминго	24
16	К	Кайман	Джорджтаун	5
17	К	Колумбия	Богота	8
18	К	Куба	Гавана	4
19	К	Кюрасао	Виллемстад	7
20	К	Коста-Рика	Сан-Хосе	10
21	М	Мексика	Мехико	7
22	М	Монсеррат	Брейдс	9
23	Н	Никарагуа	Манагуа	9
24	П	Панама	Панама	6
25	П	Пуэрто-Рико	Сан-Хуан	11
26	С	Сен-Бартелеми	Густавия	13
27	С	Сен-Мартен	Мариго	10
28	С	Сент-Винсент и Гренадины	Кингстаун	24
29	С	Сент-Китс и Невис	Бастер	17
30	С	Сент-Люсия	Кастри	10
31	С	Синт-Мартен	Филипсбург	11
32	С	Содружество Доминики	Розо	20
33	Т	Тринидад и Тобаго	Порт-оф-Спейн	17
34	Я	Ямайка	Кингстон	6

Презентация на тему: все столицы стран Карибского бассейна — для детей и взрослых. Возможность сортировать таблицу по алфавиту, выбрать необходимый регион и его центр. Перейти на схемы городов на русском языке, показать приграничные районы со спутника, панорамы и фото улиц.

Перечислите названия континентов и покажите части света, окружающие моря и океаны, национальные флаги мировых держав. Пройти тест на знание столиц и указать их местоположение. Узнать сколько букв в названии, и на какую букву начинается. Где находятся Карибы на карте, с кем граничат

Страны и столицы Карибского бассейна — список в алфавитном порядке:

Ангилья, Валли (Великобритания)
Антигуа и Барбуда, Сент-Джонс
Аруба, Ораньестад (Нидерланды)
Барбадос, Бриджтаун
Белиз, Бельмопан
Бонайре, (Нидерланды)
Венесуэла, Каракас
Виргинские острова, Род-Таун (Великобритания)
Виргинские острова, Шарлотта-Амалия (США)
Гаити, Порт-о-Пренс
Гваделупа, Бас-Тер
Гватемала, Гватемала
Гондурас, Тегусигальпа
Гренада, Сент-Джорджес
Доминиканская Республика, Санто-Доминго
Кайман, Джорджтаун (Великобритания)
Колумбия, Богота
Куба, Гавана
Кюрасао, Виллемстад (Нидерланды)
Мексика, Мехико
Монсеррат, Брейдс (Великобритания)
Никарагуа, Манагуа
Панама Панама
Пуэрто-Рико, Сан-Хуан
Коста-Рика, Сан-Хосе
Сен-Бартелеми, Густавия (Франция)
Сен-Мартен, Мариго (Нидерланды)
Сент-Винсент и Гренадины, Кингстаун
Сент-Китс и Невис, Бастер
Сент-Люсия, Кастри
Синт-Мартен, Филипсбург (Нидерланды)
Содружество Доминики, Розо
Тринидад и Тобаго, Порт-оф-Спейн
Ямайка, Кингстон

Карибский регион — географическое положение

Страны Карибского региона или бассейна — это все государства и острова в регионе, которые омываются морем, т.е. расположены на побережье Карибского моря. Историческое название — Вест-Индия (англ. West-Indies — Западная Индия)

Карибское море относится к бассейну Атлантического океана. На северо-западе граничит с Мексиканским заливом, на юго-западе соединено с созданным человеком Панамским каналом. Море омывает большую часть побережья, которое принадлежит государствам, как Южной Америки, так и Центральной части Американского континента. Эти территории принадлежат к континентальным державам, а также многочисленные страны-острова вокруг

Исследование и открытие многочисленных островов Карибского региона началось во времена экспедиций Христофора Колумба. Благодаря зоне тропического климата, сильные европейские державы того времени начали активное использование земель-колоний в своих целях. Здесь создавали плантации для выращивания многочисленных культур, которые произрастали только в тропическом климате: какао, табак, кукуруза и др. Местное население использовалось для работы на плантациях

С начала 19 века колонии стали получать независимость, в результате чего образовались новые государства и населенные пункты на карте

Страны и столицы Карибского бассейна на карте мира

Таблица по алфавиту, в ней собраны все Карибские страны бассейна, расположенные на Американском материке и прилегающих островах (список 34), которые объединены единой территорией, и связаны общими границами побережья

Побережье Карибского региона, и расположенные здесь населенные пункты популярны среди туристов со всего мира. Выгодное географическое положение, красивая природа, благоприятный климат, способствуют развитию туризма и пляжному отдыху на островах

Лучшие курорты Карибского моря: Куба, Багамские острова, Доминиканская республика, Барбадос, Ямайка, Коста-Рика

Самые дешевые страны на Карибах: Ямайка, Гаити, Доминика, Гренада, Барбадос

Самые большие государства по площади: Мексика, Колумбия, Венесуэла, Никарагау, Гондурас

По численности населения: Куба, Доминиканская республика, Гаити, Ямайка, Пуэрто-Рико

По алфавитному списку 34 страны Карибского бассейна — карта расположения их в мире. Для уточнения перейти на тип представления «СПУТНИК» или «КАРТА». Без труда найти г. Гавана (Куба) или г. Мехико (Мексика), ближайшие государства с территориями вокруг: южные, северные, западные, центральные, восточные. Здесь все столицы Южной Америки

Карибский кризис

История региона тесно связана с политическим противостоянием, в 1962 году, двух ядерных держав: СССР и США. Столкновение интересов двух сверхдержав, могло привести к началу военных действий. События, которые происходили в то время, впоследствии получило название — Карибский кризис

Теперь вы знаете, сколько всего, и какие страны входят в состав Карибского бассейна в 2021 г. Сможете показать, какая самая большая по площади территории страна — Мексика, и самая маленькая страна — Сен-Бартелеми. Самая большая по численности населения — Куба, затем — Доминиканская республика

АзНИИРХ разработал интерактивную карту в помощь рыбакам и рыбоводам Азово-Черноморского бассейна

На официальном сайте Азовского научно-исследовательского института рыбного хозяйства (ФГБНУ «АзНИИРХ») размещена интерактивная онлайн карта https://map.azniirkh.ru/, на которую нанесены водные объекты, рыбопромысловые и рыбоводные участки, находящиеся в зоне ответственности института, и другая рыбохозяйственная информация. Карта будет полезна в работе хозяйствующим субъектам Азово-Черноморского рыбохозяйственного бассейна.

Многослойная интерактивная карта, действующая в режиме онлайн, содержит текстовую и графическую информацию. Так, на карте отмечены водные объекты – реки, озера и водохранилища с характеристиками и описанием ихтиофауны этих объектов.

Например, кликнув на схематическое изображение реки Дон, из всплывающей текстовки можно узнать, что в главной реке Ростовской области обитает рыбец, шемая, вырезуб, щука, окунь, бычок, ерш, жерех, судак, голавль, язь, линь, лещ, густера, плотва, сазан, толстолобик, белый амур, красноперка, карась, пескарь, уклея, рак. А в донском озере Калач площадью 0,42 кв.км водятся щука, окунь, судак, голавль, язь, линь, плотва, красноперка, карась, уклея и рак.

На карте отображены рыбопромысловые участки с указанием их номеров и площади, а также границы рыбоводных участков с данными об их расположении, площади и договоре, на основании которого осуществляется деятельность хозяйствующим субъектом.

Также на карте АзНИИРХа обозначены районы Азовского и Черного морей с запретами и ограничениями судоходства (морские режимные районы): районы, запретные для плавания, для остановки, постановки на якорь, лова рыбы придонными орудиями лова, подводных и дноуглубительных работ, и плавания с вытравленной якорь-цепью, районы, временно опасные для плавания и другие.

Карта показывает и районы Азовского и Черного моря, опасные в навигационном отношении для судоходства.

В разделе «Особо охраняемые зоны» можно познакомиться с расположением государственных природных заповедников, заказников, национальных парков, как например Кавказский государственный природный заповедник, Приазовский государственный природный заказник, Тебердинский государственный природный заповедник, Государственный природный ландшафтный заказник регионального значения «Мыс Айя» (Крым).

«Работа над картой продолжается, происходит насыщение ее новой информацией. Формируется карта программистами института в тесном сотрудничестве со многими подразделениями, особенно хотелось бы отметить службу государственного мониторинга водных биологических ресурсов и среды их обитания и управление аквакультуры. Мы стремимся сделать карту максимально полной и наглядной, чтобы она служила хорошим подспорьем в работе рыбоводам и рыбакам Азово-Черноморья или тем субъектам предпринимательства, которые бы хотели заняться здесь рыбохозяйственной деятельностью», — говорит заведующий отделом информационно-математических технологий Сергей Кульба.

Карта доступна на официальном сайте ФГБНУ «АзНИИРХ» http://azniirkh.ru/ (рубрика в меню на главной странице сайта — «Карта (онлайн)») или по ссылке https://map.azniirkh.ru/

Пресс-служба ФГБНУ «АзНИИРХ»

Python в примерах — pool.map

pool.map принимает в качестве входных данных только список отдельных параметров. Несколько параметров можно передать в пул с помощью списка списков параметров или путем установки некоторых параметров константами с помощью partial.

Список с несколькими аргументами можно передать функции через pool.map

(функция должна принимать список как один аргумент)

Пример: вычислить произведение каждой пары данных

import multiprocessing

import numpy as np

data_pairs = [[3,5], [4,3], [7,3], [1,6]]

Определите, что делать с каждой парой данных ( p = [3,5]), пример: вычислить продукт

def myfunc (p):

product_of_list = np.prod (p)

return product_of_list

if __name__ == ‘__main__’:

pool = multiprocessing.Pool (процессы = 4 )

result_list = pool.map (airs myfunc ), пар myfunc ,

print (result_list)

[15, 12, 21, 6]

Параллельный запуск функции с несколькими аргументами

Чтобы использовать pool.map для функций с несколькими аргументами, частичное может быть используется для установки постоянных значений для всех аргументов, которые не изменяются во время параллельной обработки, так что для итерации остается только первый аргумент.(Входная переменная всегда должна быть первым аргументом функции, а не вторым или последующим аргументом).

Пример: умножить все числа в списке на 10

import multiprocessing

from functools import partial

data_list = [1, 2, 3, 4]

def prod_xy (x, y ):

return x * y

def parallel_runs (data_list):

pool = multiprocessing.Pool (process = 4 )

prod_x = partial (prod_xy, y = 10 ) # prod_x имеет только один аргумент x (y имеет фиксированное значение 10)

result_list = pool.map (prod_x, data_list)

print (result_list)

if __name__ == ‘__main__’:

parallel_runs (data_list)

[10, 20, 30, 40]

Partial создает новое упрощенная версия функции с частью аргументов, привязанных к определенным значениям.

https://docs.python.org/3/library/ multiprocessing .html

https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools. частичный

Передача нескольких параметров в пул.map () в Python

Для этого можно использовать functools.partial (как вы и подозревали):

  из functools import partial

цель определения (блокировка, iterable_item):
    для элемента в iterable_item:
        # Делай крутые вещи
        if (... здесь какое-то условие ...):
            lock.acquire ()
            # Запись в стандартный вывод или файл журнала и т. Д.
            lock.release ()

def main ():
    iterable = [1, 2, 3, 4, 5]
    пул = multiprocessing.Pool ()
    l = многопроцессорность.Lock ()
    func = partial (target, l)
    бассейн.карта (функция, итерация)
    pool.close ()
    pool.join ()

Пример:

  def f (a, b, c):
    print ("{} {} {}". формат (a, b, c))

def main ():
    iterable = [1, 2, 3, 4, 5]
    пул = multiprocessing.Pool ()
    а = "привет"
    b = "там"
    func = partial (f, a, b)
    pool.map (функция, итерабельность)
    pool.close ()
    pool.join ()

если __name__ == "__main__":
    главный()

Выход:

  привет там 1
привет там 2
привет там 3
привет 4
привет 5

Вы можете использовать функцию карты, которая допускает несколько аргументов, как это делает форк multiprocessing , найденный в pathos .

  >>> from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool
>>>
>>> def add_and_subtract (x, y):
... вернуть x + y, x-y
...
>>> res = Pool (). map (add_and_subtract, диапазон (0,20,2), диапазон (-5,5,1))
>>> res
[(-5, 5), (-2, 6), (1, 7), (4, 8), (7, 9), (10, 10), (13, 11), (16, 12) , (19, 13), (22, 14)]
>>> Pool (). Map (add_and_subtract, * zip (* res))
[(0, -10), (4, -8), (8, -6), (12, -4), (16, -2), (20, 0), (24, 2), (28 , 4), (32, 6), (36, 8)]

pathos позволяет легко вкладывать иерархические параллельные карты с несколькими входами, поэтому мы можем расширить наш пример, чтобы продемонстрировать это.

  >>> from pathos.multiprocessing import ThreadingPool as TPool
>>>
>>> res = TPool (). amap (add_and_subtract, * zip (* Pool (). map (add_and_subtract, range (0,20,2), range (-5,5,1))))
>>> res.get ()
[(0, -10), (4, -8), (8, -6), (12, -4), (16, -2), (20, 0), (24, 2), (28 , 4), (32, 6), (36, 8)]

Еще интереснее создать вложенную функцию, которую мы можем передать в Pool. Это возможно, потому что pathos использует dill , который может сериализовать почти все на python.

  >>> def build_fun_things (f, g):
... def do_fun_things (x, y):
... вернуть f (x, y), g (x, y)
... вернуть do_fun_things
...
>>> def add (x, y):
... вернуть x + y
...
>>> def sub (x, y):
... вернуть x-y
...
>>> neato = build_fun_things (добавить, под)
>>>
>>> res = TPool (). imap (neato, * zip (* Pool (). map (neato, range (0,20,2), range (-5,5,1))))
>>> список (res)
[(0, -10), (4, -8), (8, -6), (12, -4), (16, -2), (20, 0), (24, 2), (28 , 4), (32, 6), (36, 8)]

Однако, если вы не можете выйти за пределы стандартной библиотеки, вам придется сделать это по-другому.Лучше всего в этом случае использовать multiprocessing.starmap , как показано здесь: Python multiprocessing pool.map для нескольких аргументов (отмечен @Roberto в комментариях к сообщению OP)

Получите pathos здесь: https://github.com/uqfoundation

chryswoods.com | Часть 2: Пул

Одной из основных функций многопроцессорности является многопроцессорность . Пул . Это обеспечивает пул рабочих процессов, которые можно использовать для распараллеливания карты.

Например, создайте новый сценарий с именем pool.ру и введите в него;

  из functools import reduce
из многопроцессорного пула импорта, cpu_count

def квадрат (x):
    "" "Функция, возвращающая квадрат аргумента" ""
    вернуть х * х

если __name__ == "__main__":
    # вывести количество ядер
    print ("Количество доступных ядер равно% s"% cpu_count ())

    # создать пул рабочих
    с Pool () в качестве пула:
        # создаем массив из 5000 целых чисел от 1 до 5000
        r = диапазон (1, 5001)

        результат = pool.map (квадрат, r)

    total = reduce (лямбда x, y: x + y, результат)

    print ("Сумма квадрата первых 5000 целых чисел равна% s"% total)

Запустите сценарий с помощью команды

  пул питонов.ру

Вы должны увидеть, что он распечатывает результат

  Количество доступных ядер равно 4
Сумма квадрата первых 5000 целых чисел равна 41679167500

(количество ядер будет зависеть от количества, доступного на вашем компьютере)

Так как это работает? Линия

создал пул рабочих копий вашего скрипта с количеством рабочих, равным количеству ядер, о котором сообщает cpu_count () .Вы можете контролировать количество копий, указав значение процессов в конструкторе для Pool , например

  с пулом (процессов = 5) в качестве пула:

создаст пул из пяти рабочих.

Линия

— это быстрый способ создать список из 5000 целых чисел от 1 до 5000. Параллельная работа проводится над строкой

  результат = pool.map (квадрат, r)

Выполняет отображение функции на квадрат по списку элементов r .Карта делится на всех рабочих в пуле. Это означает, что если у вас 10 рабочих (например, если у вас 10 ядер), то каждый рабочий будет выполнять только одну десятую работы (например, вычисляя квадрат из 500 чисел). Если у вас 2 рабочих, то каждый рабочий будет выполнять только половину работы (например, вычисление квадрата 2500 чисел).

Следующая строка

  всего = уменьшить (лямбда x, y: x + y, результат)

— это просто стандартное сокращение , используемое для суммирования всех результатов.

Вы можете проверить, что функция square разделена между вашими рабочими, используя вызов multiprocessing.current_process (). Pid , который вернет идентификатор процесса (PID) рабочего процесса. Отредактируйте свой сценарий pool.py и установите его содержимое равным;

  из functools import reduce
из многопроцессорного пула импорта, current_process

def квадрат (x):
    "" "Функция, возвращающая квадрат аргумента" ""
    print ("Рабочий% s вычисляет квадрат% s"% (current_process ().пид, х))
    вернуть х * х

если __name__ == "__main__":
    nprocs = 2

    # вывести количество ядер
    print ("Количество рабочих равно% d"% nprocs)

    # создать пул рабочих
    с пулом (процессы = nprocs) в качестве пула:
        # создаем массив из 5000 целых чисел от 1 до 5000
        r = диапазон (1, 21)

        результат = pool.map (квадрат, r)

    total = reduce (лямбда x, y: x + y, результат)

    print ("Сумма квадрата первых 5000 целых чисел равна% s"% total)

Запустите этот сценарий, используя

  пул питонов.ру

Вы должны увидеть что-то вроде

  Количество рабочих равно 2
Рабочий 25043 расчета квадрата 1
Рабочий 25043 расчета квадрата 2
Рабочий 25043 расчет квадрата 3
Рабочий 25044 расчет квадрата 4
Рабочий 25044 счетный квадрат 5
Рабочий 25044 счет квадрата 6
Рабочий 25043 расчет квадрата 7
Рабочий 25043 расчет квадрата 8
Рабочий 25043 расчет квадрата 9
Рабочий 25044 счетный квадрат 10
Рабочий 25043 расчет квадрат 13
Рабочий 25044 счетный квадрат 11
Рабочий 25043 счетный квадрат 14
Рабочий 25044 счетный квадрат 12
Рабочий 25043 счетный квадрат 15
Рабочий 25043 счетный квадрат 16
Рабочий 25043 счетный квадрат 17
Рабочий 25043 счетный квадрат 18
Рабочий 25044 счетный квадрат 19
Рабочий 25044 счетный квадрат 20
Сумма квадрата первых 5000 целых чисел равна 2870

(точные PID рабочих и порядок, в котором они печатают, будут отличаться на вашем компьютере)

В выходных данных можно увидеть, что есть два рабочих, обозначенных двумя разными PID рабочих.Работа была разделена между ними поровну. Отредактируйте pool.py и измените значение nprocs . Как распределяется работа при изменении количества рабочих?

Использование нескольких пулов в одном скрипте

Вы можете использовать более одного пула multiprocessing.Pool одновременно в вашем скрипте, но вы должны убедиться, что используете их один за другим. Способ работы multiprocessing.Pool состоит в том, чтобы передать ваш скрипт команде рабочих, когда вы создаете объект Pool .Каждый рабочий содержит полную копию всех функций и переменных, которые существуют во время форка . Это означает, что любые изменения после вилки не будут удерживаться другими воркерами, например откройте новый скрипт Python с именем broken_pool.py и введите

  из многопроцессорного пула импорта

def квадрат (x):
    "" "Вернуть квадрат аргумента" ""
    вернуть х * х

если __name__ == "__main__":

    r = [1, 2, 3, 4, 5]

    с Pool () в качестве пула:
        результат = бассейн.карта (квадрат, r)

        print ("Квадратный результат:% s"% результат)

        def cube (x):
            "" "Вернуть куб аргумента" ""
            вернуть х * х * х

        результат = pool.map (куб, r)

        print ("Результат куба:% s"% результат)

Если вы запустите этот сценарий, вы должны увидеть ошибку, например

  AttributeError: невозможно получить атрибут 'cube' в <модуле '__main__' из 'pool.py'>

(вы также можете обнаружить, что ваш скрипт python зависает и его нельзя убить.Чтобы убить скрипт, удерживайте CTRL и Z , чтобы выполнить задачу в фоновом режиме, затем введите kill -9% 1 , чтобы убить скрипт python)

Проблема в том, что пул был создан до функции куба . Таким образом, рабочие копии скрипта были созданы до того, как был определен куб , и поэтому не содержат копии этой функции. Это одна из причин, по которой вы всегда должны определять свои функции выше блока if __name__ == "__main__" .

В качестве альтернативы, если вам нужно определить функцию в блоке __main__ , убедитесь, что вы создали пул после определения. Например, одним из исправлений здесь является создание второго пула для второй карты, например.

  из многопроцессорного пула импорта

def квадрат (x):
    "" "Вернуть квадрат аргумента" ""
    вернуть х * х

если __name__ == "__main__":

    r = [1, 2, 3, 4, 5]

    с Pool () в качестве пула:
        результат = pool.map (квадрат, r)

        print ("Квадратный результат:% s"% результат)

    def cube (x):
        "" "Вернуть куб аргумента" ""
        вернуть х * х * х

    с Pool () в качестве пула:
        результат = бассейн.карта (куб, г)

        print ("Результат куба:% s"% результат)

Выполняя это, вы должны распечатать

  Результат в квадрате: [1, 4, 9, 16, 25]
Результат куба: [1, 8, 27, 64, 125]

Pool.map удобна. — Разработка программного обеспечения на заказ

Процессы и очереди — это способ увеличения производительности программного обеспечения. Но я также недавно узнал о pool.map, которая позволяет писать меньше кода (вам не нужно ничего делать с Queue) и получать аналогичные эффекты.

Базовое использование — pool.map (some_func, some_iterable) , и он работает как map , возвращая список результатов. Итак, pool.map (is_prime, [2, 3, 4, 5]) вернет [True, True, False, True] . Существует также эквивалент itertools.imap , который возвращает итерируемый объект и позволяет работать с итерируемым объектом любого размера, который вы хотите.

Дана функция primes_for_list , которая возвращает список, содержащий простые числа из предоставленного списка.И функция chunks , которая разбивает список на подсписки размера n:

Расчет простых чисел с помощью pool.map

  def use_pool_for_primes (l, chunk_size = 1000):
    Находит простые числа в предоставленном списке и возвращает список
    эти простые числа в указанном порядке.
    Использует pool.map
    пул = multiprocessing.Pool ()
    parts = pool.map (primes_for_list, chunks (l, chunk_size))
    список возврата (itertools.chain (* parts))

  $ python use_of_pool.py мульти
78498 простых чисел & <1000000.Вычислено за 2,426864 с
148933 простых числа & <2000000. Вычислено за 6,764274 с.
283146 простых чисел & <4000000. Вычислено за 19.203458s.
412849 простых чисел & <6000000. Вычислено за 38,047622 с.
539777 простых чисел & <8000000. Вычислено за 60,967163 с.
664579 простых чисел & <10000000. Вычислено в 87.283632s

Использование неупорядоченной карты

imap_unordered (а затем их сортировка), похоже, выжимает немного больше производительности:

  def use_pool_unordered_for_primes (l, chunk_size = 1000):
    "" "
    Находит простые числа в предоставленном списке и возвращает упорядоченный список
    этих простых чисел.Использует pool.imap_unordered
    "" "
    пул = multiprocessing.Pool ()
    parts = pool.imap_unordered (primes_for_list,
        куски (l, chunk_size))
    вернуть отсортированный (список (itertools.chain (* parts)))

  $ python use_of_pool.py неупорядоченный
78498 простых чисел & <1000000. Вычислено за 2.222123s
148933 простых числа & <2000000. Вычислено за 6,13618 сек.
283146 простых чисел & <4000000. Вычислено за 17,588184 с.
412849 простых чисел & <6000000. Вычислено за 35,159868s
539777 простых чисел & <8000000.Вычислено за 56.629323s
664579 простых чисел & <10000000. Вычислено за 75,582824s

Насколько быстро это будет в одном процессе?

  def primes_for_list (l):
    return [i for i in l if is_prime (i)]

  78498 простых чисел & <1000000. Вычислено за 9.630087s
148933 простых числа & <2000000. Вычислено за 26,764138 сек.
283146 простых чисел & <4000000. Вычислено за 76.268092s
412849 простых чисел & <6000000. Вычислено за 139,234455 с.
539777 простых чисел & <8000000.Вычислено за 217.067968s
664579 простых чисел & <10000000. Вычислено за 302.099861s

Полный код

  из datetime import datetime
импортировать itertools
импортировать многопроцессорность
import sys

def is_prime (n):
    если n <2:
        вернуть ложь
    если n <4:
        вернуть True
    check_factors_max = int (n ** 0,5) + 1
    для i в диапазоне (2, check_factors_max):
        is_factor = n% i == 0
        если is_factor:
            вернуть ложь
    вернуть True

def chunks (l, chunk_size = 1000):
    я = 0
    keep_going = Верно
    пока keep_going:
        начало = я
        конец = я + chunk_size
        если конец> len (l):
            конец = len (l)
            keep_going = Ложь
        yield l [начало: конец]
        я + = размер_чанка

def primes_for_list (l):
    return [i for i in l if is_prime (i)]

def use_pool_for_primes (l, chunk_size = 1000):
    "" "
    Находит простые числа в предоставленном списке и возвращает список этих простых чисел в
    заказ предоставлен.Использует pool.map
    "" "
    пул = multiprocessing.Pool ()
    parts = pool.map (primes_for_list, chunks (l, chunk_size))
    список возврата (itertools.chain (* parts))

def use_pool_unordered_for_primes (l, chunk_size = 1000):
    "" "
    Находит простые числа в предоставленном списке и возвращает упорядоченный список из них.
    простые числа.
    Использует pool.imap_unordered
    "" "
    пул = multiprocessing.Pool ()
    parts = pool.imap_unordered (primes_for_list, chunks (l, chunk_size))
    вернуть отсортированный (список (itertools.chain (* parts)))
если __name__ == '__main__':
    метод = sys.argv [1]
    method_dict = {
            'one': primes_for_list,
            'multi': use_pool_for_primes,
            'неупорядоченный': use_pool_unordered_for_primes,
            }

    для n в диапазоне (1000000, 10000001, 1000000):
        before = datetime.now ()
        primes = method_dict [метод] (диапазон (n))
        seconds_elapsed = (datetime.now () - раньше) .total_seconds ()
        напечатайте '% s простые числа <% s. Вычисляется в% ss '% (len (простые числа), n,
                seconds_elapsed)

, и я проверил его с помощью следующих тестов:

  класс TestPrimes (объект):
    primes_lt_1000 = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47,
            53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97, 101, 103, 107, 109, 113,
            127, 131, 137, 139, 149, 151, 157, 163, 167, 173, 179, 181, 191,
            193, 197, 199, 211, 223, 227, 229, 233, 239, 241, 251, 257, 263,
            269, 271, 277, 281, 283, 293, 307, 311, 313, 317, 331, 337, 347,
            349, 353, 359, 367, 373, 379, 383, 389, 397, 401, 409, 419, 421,
            431, 433, 439, 443, 449, 457, 461, 463, 467, 479, 487, 491, 499,
            503, 509, 521, 523, 541, 547, 557, 563, 569, 571, 577, 587, 593,
            599, 601, 607, 613, 617, 619, 631, 641, 643, 647, 653, 659, 661,
            673, 677, 683, 691, 701, 709, 719, 727, 733, 739, 743, 751, 757,
            761, 769, 773, 787, 797, 809, 811, 821, 823, 827, 829, 839, 853,
            857, 859, 863, 877, 881, 883, 887, 907, 911, 919, 929, 937, 941,
            947, 953, 967, 971, 977, 983, 991, 997,]

    def test_primes_is_accurate (сам):
        primes = primes_for_list (диапазон (1000))
        assert (простые числа == TestPrimes.primes_lt_1000)

    def test_use_pool_for_primes (сам):
        primes = use_pool_for_primes (диапазон (1000), 100)
        assert (простые числа == TestPrimes.primes_lt_1000)

    def test_use_pool_unordered_for_primes (сам):
        primes = use_pool_unordered_for_primes (диапазон (1000), 100)
        assert (простые числа == TestPrimes.primes_lt_1000)

    def test_chunks (сам):
        l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
        assert ([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7]] == [c для c в кусках (l, 2)])
        assert ([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] == [c вместо c в кусках (l, 8)])

Итак, у вас есть пул .map - простой способ использовать все эти ядра. Это почти превратилось в вопрос о том, насколько масштабную игру жизни мы можем вычислить, но, может быть, я сделаю это в следующий раз.

Теги: многопроцессорная очередь Python

Эта работа находится под международной лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0.

Карта минеральных бассейнов на горячих источниках Iron Mountain

Карта минеральных бассейнов на горячих источниках Iron Mountain

Iron Mountain Hot Springs в Гленвуд-Спрингс расположен на террасном склоне с видом на реку Колорадо.Мы разработали горячие источники для вашего максимального удобства и удовольствия. Наша цель - помочь вам расслабиться, восстановить и омолодиться.

Вы начнете свой визит в баню, где вы найдете современные раздевалки, семейные раздевалки, сувенирный магазин и станции для питья. Снаружи вас ждут 16 бассейнов для купания, богатых минералами, и наш семейный бассейн с пресной водой с гидромассажной гидромассажной ванной на возвышении. Каждый бассейн уникален по размеру, форме и температуре. Попробуйте их все и найдите тот, который вам подходит.К бассейнам соединены дорожки с подогревом, чтобы зимой не замерзли пальцы ног. Два из бассейнов для замачивания соответствуют требованиям ADA и имеют перегородки и поручни, которые позволяют человеку с сильной верхней частью тела покинуть мобильное устройство и переместиться на стену, а затем в воду. Тихая зона вокруг бассейнов для купания создает спокойную омолаживающую атмосферу. Анализируя нашу воду, мы обнаружили более 14 различных минералов. Пять самых распространенных минералов в бассейнах для замачивания - это железо, сульфат, хлорид, натрий и кальций.Железо и сульфат известны своими расслабляющими свойствами. К сожалению, дети младше пяти лет не допускаются в наши 16 небольших бассейнов с минеральной водой, а детям от 5 до 13 лет потребуется присмотр родителей или опекунов.

Маленькие дети приветствуются в нашем семейном бассейне с пресной водой, созданном для счастья всего клана, это самый большой из наших бассейнов. Изогнутый пандус с пологим уклоном в семейный бассейн делает его доступным для инвалидов-колясочников и всех, кто предпочитает избегать лестниц. Небольшая, приподнятая гидромассажная ванна со струями находится на краю семейного бассейна с идеальной температурой для замачивания чуть выше 100 ° F.Родители могут наслаждаться более горячей водой, наблюдая за своими детьми внизу, под успокаивающие звуки водопада на заднем плане, когда вода струится из верхней части в нижнюю.

Чтобы получить максимальную пользу от замачивания в наших бассейнах и обеспечить вашу безопасность и безопасность наших сотрудников, пожалуйста, следуйте приведенным здесь рекомендациям. Если у вас есть вопросы об этих или других аспектах собственности, спросите сотрудников стойки регистрации по прибытии или свяжитесь с нами до вашего визита.

Когда придет время сделать перерыв, загляните в Sopris Café, где вам предложат полезные закуски и сезонные фирменные напитки.

Выберите пул - охват 1

Пул 1	Бассейн 7
Бассейн 1 простирается от шлюза и плотины 1, расположенных недалеко от Сент-Пол, штат Миннесота, вверх по течению до водопада Сент-Энтони в Миннеаполисе, штат Миннесота.	Бассейн 7 простирается от шлюза и плотины 7, расположенных недалеко от Дресбаха, штат Миннесота, вверх по течению до шлюза и дамбы 6, расположенных недалеко от Тремпило, штат Висконсин.
Бассейн 2	Бассейн 8
Бассейн 2 простирается от шлюза и дамбы 2, расположенных недалеко от Гастингса, штат Миннесота, вверх по течению до шлюза и дамбы 1, расположенных недалеко от Св.Пол, Миннесота.	Бассейн 8 простирается от шлюза и дамбы 8, расположенных недалеко от Генуи, штат Висконсин, вверх по течению до шлюза и дамбы 7, расположенных недалеко от Дресбаха, штат Миннесота.
Бассейн 3	Бассейн 9
Бассейн 3 простирается от шлюза и дамбы 3, расположенных недалеко от Хагер-Сити, штат Висконсин, вверх по течению до шлюза и дамбы 2, расположенных недалеко от Гастингса, штат Миннесота.	Бассейн 9 простирается от Lock & Dam 9, расположенного недалеко от Харперс-Ферри, штат Айова, вверх по течению до Lock & Dam 8, расположенного недалеко от Генуи, штат Висконсин.
Бассейн 4	Бассейн 10
Бассейн 4 простирается от шлюза и дамбы 4, расположенных недалеко от Алмы, штат Висконсин, вверх по течению до шлюза и дамбы 3, расположенных недалеко от города Хагер-Сити, штат Висконсин.	Бассейн 10 простирается от шлюза и плотины 10, расположенного недалеко от Гуттенбурга, штат Айова, вверх по течению до шлюза и дамбы 9, расположенного недалеко от Харперс-Ферри, штат Айова.
Бассейн 5	Бассейн 11
Бассейн 5 простирается от шлюза и плотины 5, расположенных недалеко от Уитмена, штат Миннесота, вверх по течению до шлюза и дамбы 4, расположенных недалеко от Алмы, штат Висконсин	Бассейн 11 простирается от шлюза и дамбы 11, расположенного недалеко от Дубьюка, штат Айова, вверх по течению до шлюза и дамбы 10, расположенного недалеко от Гуттенбурга, штат Айова.
Бассейн 5а	Бассейн 12
Бассейн 5а простирается от шлюза и дамбы 5а, расположенных недалеко от Вайноны, штат Миннесота, вверх по течению до шлюза и дамбы 5, расположенных недалеко от Уитмана, штат Миннесота.	Бассейн 12 простирается от Lock & Dam 12, расположенного недалеко от Бельвью, штат Айова, вверх по течению до Lock & Dam 11, расположенного недалеко от Дубьюка, штат Айова.
Бассейн 6	Бассейн 13
Бассейн 6 простирается от шлюза и дамбы 6, расположенных недалеко от Тремпило, штат Висконсин, вверх по течению до шлюза и дамбы 5а, расположенных недалеко от Вайноны, штат Миннесота.	Бассейн 13 простирается от Lock & Dam 13, расположенного недалеко от Клинтона, штат Айова, вверх по течению до Lock & Dam 12, расположенного недалеко от Белвью, штат Айова.
На реке Миссисипи термин Пул используется для описания области между навигационными дамбами. Например, бассейн 13 находится выше по течению от шлюза и плотины 13, до шлюза и плотины 12.

Передача нескольких параметров функции pool.map () в Python [дубликат]

Ответ № 1:

Вы можете использовать функций.частичный для этого (как вы и подозревали):

  из functools import partial

цель определения (блокировка, iterable_item):
    для элемента в iterable_item:
        
        if (... здесь какое-то условие ...):
            lock.acquire ()
            
            lock.release ()

def main ():
    iterable = [1, 2, 3, 4, 5]
    пул = multiprocessing.Pool ()
    l = многопроцессорность.Lock ()
    func = partial (target, l)
    pool.map (функция, итерабельность)
    pool.close ()
    pool.join ()

Пример:

  def f (a, b, c):
    Распечатать("{} {} {}".формат (a, b, c))

def main ():
    iterable = [1, 2, 3, 4, 5]
    пул = multiprocessing.Pool ()
    а = "привет"
    b = "там"
    func = partial (f, a, b)
    pool.map (функция, итерабельность)
    pool.close ()
    pool.join ()

если __name__ == "__main__":
    главный()

Выход:

  привет там 1
привет там 2
привет там 3
привет 4
привет 5

Ответ № 2:

  >>> from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool
>>>
>>> def add_and_subtract (x, y):
... вернуть x + y, x-y
...
>>> res = Pool (). map (add_and_subtract, диапазон (0,20,2), диапазон (-5,5,1))
>>> res
[(-5, 5), (-2, 6), (1, 7), (4, 8), (7, 9), (10, 10), (13, 11), (16, 12) , (19, 13), (22, 14)]
>>> Pool (). Map (add_and_subtract, * zip (* res))
[(0, -10), (4, -8), (8, -6), (12, -4), (16, -2), (20, 0), (24, 2), (28 , 4), (32, 6), (36, 8)]

  >>> from pathos.multiprocessing import ThreadingPool as TPool
>>>
>>> res = TPool (). amap (add_and_subtract, * zip (* Pool (). map (add_and_subtract, range (0,20,2), range (-5,5,1))))
>>> res.get ()
[(0, -10), (4, -8), (8, -6), (12, -4), (16, -2), (20, 0), (24, 2), (28 , 4), (32, 6), (36, 8)]

  >>> def build_fun_things (f, g):
... def do_fun_things (x, y):
... вернуть f (x, y), g (x, y)
... вернуть do_fun_things
...
>>> def add (x, y):
... вернуть x + y
...
>>> def sub (x, y):
... вернуть x-y
...
>>> neato = build_fun_things (добавить, под)
>>>
>>> res = TPool (). imap (neato, * zip (* Pool (). map (neato, range (0,20,2), range (-5,5,1))))
>>> список (res)
[(0, -10), (4, -8), (8, -6), (12, -4), (16, -2), (20, 0), (24, 2), (28 , 4), (32, 6), (36, 8)]

Получите pathos здесь: https://github.

Другое измерение

Карта Бассейн реки Пур

Карта территории | Крымский Бриз

Страны Карибского бассейна и их столицы — карта, список, флаги

Карибский регион — географическое положение

Страны и столицы Карибского бассейна на карте мира

Карибский кризис

АзНИИРХ разработал интерактивную карту в помощь рыбакам и рыбоводам Азово-Черноморского бассейна

Python в примерах — pool.map

Передача нескольких параметров в пул.map () в Python

chryswoods.com | Часть 2: Пул

Использование нескольких пулов в одном скрипте

Pool.map удобна. — Разработка программного обеспечения на заказ

Расчет простых чисел с помощью pool.map

Использование неупорядоченной карты

Насколько быстро это будет в одном процессе?

Полный код

Карта минеральных бассейнов на горячих источниках Iron Mountain

Выберите пул - охват 1

Передача нескольких параметров функции pool.map () в Python [дубликат]

Добавить комментарий Отменить ответ