文件名称：threadpoolctl:Python帮助程序可限制在处理其自身内部线程池（BLAS和OpenMP实现）的本机库中使用的线程数
文件大小：36KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-04 01:17:19
Python
线程池控件 Python帮助程序可以限制用于科学计算和数据科学（例如BLAS和OpenMP）的通用本机库支持的线程池中使用的线程数。 在涉及嵌套并行性的工作负载中，对底层线程池大小的精细控制可能很有用，从而减轻了超额预订的问题。 安装 对于用户，请从PyPI安装最新发布的版本： pip install threadpoolctl 对于贡献者，以开发人员模式从源存储库安装： pip install -r dev-requirements.txt flit install --symlink 然后使用pytest运行测试： pytest 用法 命令行界面 例如，获取在导入python包（例如numpy或scipy）时初始化的线程池的JSON描述： python -m threadpoolctl -i numpy scipy.linalg [ { "filepath
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threadpoolctl-master
----continuous_integration()
--------check_no_test_skipped.py(1KB)
--------install.cmd(1KB)
--------upload_codecov.sh(303B)
--------test_script.cmd(249B)
--------posix.yml(2KB)
--------install.sh(3KB)
--------build_test_ext.sh(296B)
--------test_script.sh(551B)
--------install_with_blis.sh(1KB)
--------windows.yml(928B)
----.coveragerc(28B)
----pyproject.toml(670B)
----conftest.py(47B)
----tests()
--------utils.py(2KB)
--------_openmp_test_helper()
--------__init__.py(0B)
--------test_threadpoolctl.py(17KB)
----LICENSE(1KB)
----benchmarks()
--------bench_context_manager_overhead.py(924B)
----dev-requirements.txt(39B)
----CHANGES.md(2KB)
----multiple_openmp.md(4KB)
----.gitignore(255B)
----.codecov.yml(14B)
----threadpoolctl.py(30KB)
----README.md(6KB)
----.azure_pipeline.yml(5KB)