Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

AsyncResult and px: groupby='first', groupby='merge'

Đang mở
#260 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
jupyter, python
Lĩnh vực
distributed-systems

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách đọc phần xử lý groupby hiện có của AsyncResult và điểm vào px được tham chiếu trong issue. Xác định hành vi cho groupby='first', bao gồm việc tiêu thụ kết quả của các engine khác, sau đó kiểm tra cách các bài kiểm thử hiện có bao quát đầu ra được nhóm; hoàn thành khi kết quả của engine đầu tiên được hiển thị mà không có đầu ra của các engine khác.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

The current groupby argument always displays the result of all engines.

It is useful sometimes to only display the result of a single engine -- when the execution / result is known to be symmetric. I propose adding a groupby argument:

  • first : only display the result of the engine id 0; results from other engines are consumed and abandoned.

  • merge : only display the unique results. For example, if engine 0 to 3 have identical results, and engine 4-8 have another identical results, then a two sets of results are displayed. The interactive debugger from intel mpi (a wrapper of gdb with result-merging) has this feature.

The merge mode is much harder in this case, because 'identical' is difficult to define -- objects have been serialized and deserialized; id is different. Using hash may be a possibility.

The first mode will already be very handy in trimming down the verbosity in a lot of cases.

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
2.6k
Fork
1k
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của ipython/ipyparallel

Tất cả issue của ipython/ipyparallel

Issue tương tự

Thêm issue về Distributed Systems

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.