Jug:Python下的任务并行化框架

Jug:Python下的任务并行化框架

jug Parallel programming with Python jug 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ju/jug

项目基础介绍及编程语言

Jug是一款基于Python的任务并行处理工具,它允许开发者将代码分割成独立的任务,并能够在不同的处理器上并行执行这些任务。这款纯Python实现的库强调跨平台兼容性,支持Python 3.5及以上版本,利用文件系统作为进程间的通信媒介,即使在NFS环境中也能稳定运行,非常适合分布式计算场景。

核心功能

Jug的核心在于其任务定义和执行机制,它让“embarrassingly parallel”(意即极易并行化的)的问题变得易于管理和扩展。通过定义@TaskGenerator装饰的任务函数,开发者可以轻松创建任务队列。Jug提供了一套命令行工具来管理任务的状态、执行、以及结果检索,使并行计算更贴近于常规的编程思维模式,无需深入了解底层并发细节。

最近更新的功能

截止到最近的更新,Jug版本达到了2.3.1(发布于2023年11月5日)。此次更新主要包含了对Python 3.12的支持,确保了项目的现代性和向后兼容性。在此之前的2.3.0版本引入了改进如jug shell中的get_filtered_tasks()方法,修复了子命令结构下jug --version的显示问题,并优化了一些消息提示和性能提升,特别是在文件存储的无效化处理上。此外,从2.2.x系列开始,Jug也不断地在提升与其他Python版本的兼容性,解决了Redis后台的相关bug,以及增强了命令行工具的易用性和效率,确保了用户能够更加灵活高效地进行并行计算任务的管理与执行。


Jug因其简洁的API和强大的并行处理能力,在科研和大数据处理领域广受欢迎,它的持续迭代和优化彰显了开发者对于提高Python程序并行性能的不懈追求。无论是处理大规模数据运算还是进行复杂的模拟仿真,Jug都是一个值得尝试的选择。

jug Parallel programming with Python jug 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ju/jug

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转载自blog.csdn.net/gitblog_01115/article/details/143537925