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Parallel streams with buffers

オープン
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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
stream-processing

調査の方向性

Start with the provided Stream(asynchronous=True) example and trace how map, buffer, and sink schedule their work. Compare the stream's behavior with the stated 30-second runtime and expected 21-second runtime; done means the issue's intended parallel download and processing behavior is clearly established, including whether Dask is appropriate.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

In a simple use case like downloading files and process them on a single machine, how could one achieve parallelization of downloads and processes with buffers?

Example:

import time
from streamz import Stream
from tornado.ioloop import IOLoop


def download_file(file_id: int):
    time.sleep(1)
    print(f"Downloaded file: {file_id}")
    return file_id


def process_file(file_id: int):
    time.sleep(2)
    print(f"Processed file : {file_id}")
    return file_id


async def streamz_run():
    s = Stream(asynchronous=True)
    s.map(download_file).buffer(4).sink(process_file)
    for i in range(10):
        await s.emit(i)


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    IOLoop().run_sync(streamz_run)
    print(f"Streamz run took: {time.time() - start}s")

The download_file is properly buffered but not executed at the same time as process_file. The whole thing takes ~30s to run while we could expect 21s with parallel downloads/processes. Is using Dask the intended way in that case?

主要言語
Python
スター
1.3k
フォーク
149
平均マージ
17時間 39分
マージ済み PR（30日）
1

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