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Vous cherchez à rendre le code suivant parallèle - il lit les données dans un grand format propriétaire de 9 Go et produit 30 fichiers csv individuels basés sur les 30 colonnes de données. Il prend actuellement 9 minutes par csv écrit sur un ensemble de données de 30 minutes. L'espace de solution des bibliothèques parallèles en Python est un peu écrasant. Pouvez-vous me diriger vers de bons didacticiels/exemples de code? Je n'ai rien trouvé de très instructif.Implémenter le traitement parallèle de la boucle for
for i in range(0, NumColumns):
aa = datetime.datetime.now()
allData = [TimeStamp]
ColumnData = allColumns[i].data # Get the data within this one Column
Samples = ColumnData.size # Find the number of elements in Column data
print('Formatting Column {0}'.format(i+1))
truncColumnData = [] # Initialize truncColumnData array each time for loop runs
if ColumnScale[i+1] == 'Scale: '+ tempScaleName: # If it's temperature, format every value to 5 characters
for j in range(Samples):
truncValue = '{:.1f}'.format((ColumnData[j]))
truncColumnData.append(truncValue) # Appends formatted value to truncColumnData array
allData.append(truncColumnData) #append the formatted Column data to the all data array
zipObject = zip(*allData)
zipList = list(zipObject)
csvFileColumn = 'Column_' + str('{0:02d}'.format(i+1)) + '.csv'
# Write the information to .csv file
with open(csvFileColumn, 'wb') as csvFile:
print('Writing to .csv file')
writer = csv.writer(csvFile)
counter = 0
for z in zipList:
counter = counter + 1
timeString = '{:.26},'.format(z[0])
zList = list(z)
columnVals = zList[1:]
columnValStrs = list(map(str, columnVals))
formattedStr = ','.join(columnValStrs)
csvFile.write(timeString + formattedStr + '\n') # Writes the time stamps and channel data by columns
D'où obtenez-vous 'allColumns'? S'il provient d'une source externe, cela serait utile pour écrire une fonction qui s'exécute dans un processus séparé et récupère la colonne nécessaire en fonction de l'index. – sirfz