How should we use pyjulia in parallel?
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评估
调研方向
Start by reviewing the decorator and the Parallel(..., mmap_mode="w+") example in the issue, then compare it with the linked test.py example. Decide whether per-process loading and memmapping should be supported or documented, and record the agreed parallel-usage guidance as done.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I want to propose a discussion about how pyjulia should be used in parallel computing.
I recently found a way that seems rather stable:
- we should make sure that code is loaded only once per each process
- we should use
w+mode formemmapping
Here is a mini snippet with a decorator that could be added to pyjulia to ensure point 1.
For point 2, instead, joblib has an option in Parallel. Should we may explicit this in the documentation?
def julia_import(module: str, filename: str):
def decorator(fn):
def wrapper(*args, **kwargs):
# including stuffs
from julia import Main
if not hasattr(Main, module):
Main.include(filename)
return fn(Main, *args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@julia_import("MyModule", "lib.jl")
def python_function_using_julia(Main, *args, **kwargs):
return Main.MyModule.julia_function(*args, **kwargs)
res = Parallel(n_jobs=-1, mmap_mode="w+")(
delayed(python_function_using_julia)(arr) for arr in tqdm(data))
Example from: https://github.com/00sapo/pyjulia-vs-juliacall/blob/master/test.py
- 主要语言
- Python
- 星标
- 893
- 派生
- 101
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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