joblib.Parallel 是否保持传递数据的原始顺序？答案

【问题标题】：Does joblib.Parallel keep the original order of data passed?joblib.Parallel 是否保持传递数据的原始顺序？
【发布时间】：2019-11-01 16:46:47
【问题描述】：

我想问同样的问题 Python 3: does Pool keep the original order of data passed to map? 用于工作库。例如：

Parallel(n_jobs=2)(delayed(sqrt)(i ** 2) for i in x)

语法有点暗示，但我总是担心并行处理的输出顺序，我不想根据未记录的行为编写代码。

【问题讨论】：

标签： python multiprocessing joblib

【解决方案1】：

TL;DR - 它保留了两个后端的顺序。

扩展@Chris Farr 的答案，我实施了一个简单的测试。我让一个函数等待一些随机的时间（您可以检查这些等待时间是否不相同）。我知道每次都保留订单，两个后端都保留。

from joblib import Parallel, delayed
import numpy as np
import time

def f(wait):
    time.sleep(wait)
    return wait

n = 50
waits = np.random.uniform(low=0, high=1, size=n)
res = Parallel(n_jobs=8, backend='multiprocessing')(delayed(f)(wait) for wait in waits)
np.all(res == waits)

【讨论】：

【解决方案2】：

Per the joblib documentation 您可以将backend 指定为multiprocessing，它基于multiprocessing.Pool。然后另一个答案将适用于结果实际上是有序的。

Parallel(n_jobs=2, backend="multiprocessing")(delayed(sqrt)(i ** 2) for i in x)

然而，默认情况下，他们使用loky，虽然不是很清楚，但可以通过实施测试来检测。

【讨论】：