Python Italia

09 May 2026 19:47

Cmq con uv ho risolto grazie! Ottimo supporto

Python Italia

08 May 2026 22:15

No ce l'ho lo vedo nella cartella

Python Italia

08 May 2026 22:02

Che ni notebook non è presente nella cartella dove c'è venv e quindi quando eseguo la cella del notebook mi da errore di import

Python Italia

08 May 2026 21:07

Salve a tutti, domanda ma su Collab è possibile usare uv?

Python Italia

06 May 2026 12:56

Comunque credo che riscrivero' la funzione in modo da fare prima tutte le cose pythoniche e poi chiamare una funzione C parallelizzata con OpenMP.. grazie comunque!

Python Italia

06 May 2026 12:51

Puoi provare a settare l'affinity lato Python, ma non so quanto aiuti

Python Italia

06 May 2026 12:48

certo, ho una CPU con 2 thread fisici e vorrei che i chunk venissero eseguiti su due thread fisici dello stesso core cosi - essendo che condividono le stesse linee di cache - ottimizzo il trasferimento di memoria da RAM a cache

Python Italia

06 May 2026 12:40

Posso sapere cosa intendi per “thread dello stesso core”? Non sto capendo se stai chiedendo una cosa o il suo opposto

Python Italia

06 May 2026 12:35

come viene fatto il pinning dei thread sui thread del core? o e' assicurato che threading usera' i thread dello stesso core?

Python Italia

06 May 2026 12:33

Una roba del genere

import threading
import time

def worker(chunk):
    elaborate(chunk)

threads = []

for ichunk in range(nchunks):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(ichunk,))
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

print("All threads completed")

Python Italia

06 May 2026 12:29

potresti provare bocpy, fresco fresco da mamma microslop :P

Python Italia

06 May 2026 11:51

@walter_longo ciao walt ♥

Python Italia

06 May 2026 10:32

microslop ha fatto anche cose buone. ad esempio https://microsoft.github.io/bocpy/

Python Italia

04 May 2026 09:30

(così è meno OT? 😜)

Python Italia

03 May 2026 23:43

Cerco un developer che possa realizzare uno script python, per fare scraping, contattatemi direttamente in privato, grazie.

Python Italia

09 May 2026 19:46

Commento poco appropriato al gruppo

Python Italia

08 May 2026 22:06

ti manca il pyproject.toml, prolly

Python Italia

08 May 2026 22:00

Ma non mi vedo il codice nel notebook mi da errore negli import

Python Italia

06 May 2026 13:00

Sì, scusami, dalla prima descrizione avevo frainteso e pensavo volessi usare due thread sullo stesso core per l’intero lavoro, non semplicemente di distribuire i thread su tutti i core in modo ottimale

Python Italia

06 May 2026 12:55

si o hyperthreading su Intel,ma ecco, non volevo necessarimente nemmeno soffermarmi sull'hyperthreading, se ne spawno 8 di thread vorrei che coprano i thread dei core della stessa regione NUMA

Python Italia

06 May 2026 12:50

quello che temevo, speravo ci fosse una libreria che cercasse di otimmizzare l'uso almeno delle regioni NUMA

Python Italia

06 May 2026 12:48

I thread di Python son pthread, non green thread, decide l'OS lo scheduling

Python Italia

06 May 2026 12:39

è una lib piccolerrima, e senza dipendenze

Python Italia

06 May 2026 12:34

Ovviamente dipende anche dalla funzione C, se si tiene il lock GIL non parallelizzi nulla

Python Italia

06 May 2026 12:32

ho visto il messaggio di prima, sembra un po' un overshoot perche' mi pare centrato sul cosidetto "task-based parallelism", mentre io voglio parallelizzare un ciclo for... anche se ho letto spesso la parola "core" nella loro guida quindi almeno forse il punto (1) lo rispettano... speravo in una soluzione che fosse meno elefantesca XD

Python Italia

06 May 2026 12:27

Ciao ragazzi, ho un loop di questo tipo for ichunk in range(nchunks): elaborate(ichunk) dove elaborate chiama una funzione C che agisce un chunk di un array numpy che potrebbe occupare qualche GB (qunindi, se puo servire, elaborate non usa molto l'interprete python dato che devo aspettare i risultati di una chiamata C).

Ora, vorrei parallelizzare questo loop su piu threads.

So che ci sono diverse opzioni (threadpool, multiprocessing, asyncio, e librerie non standard come joblib, mincemeat)

Qual e' l'approccio che mi puo assicurare (1) che i thread siano effettivamente quelli dello stesso core (2) che non venga spawnato un nuovo processo python (che quindi copierebbe inutilmente tutta la memoria)

grazie se avete qualche info

Python Italia

06 May 2026 11:28

uhm, però non riesco a replicare il risultato in https://github.com/microsoft/bocpy#scaling-with-cores , con 10 power core ottengo

workers | throughput | stdev | speedup | efficiency
--------+------------+-------+---------+-----------
1       | 225.3      | 4.2   | 1.00x   | 100%
      2       | 386.0      | 23.2  | 1.71x  
 | 86%       3       | 427.9      | 1.1   | 
1.90x   | 63%       4       | 490.2      | 4
.9   | 2.18x   | 54%       5       | 545.8  
    | 1.0   | 2.42x   | 48%       6       | 
601.4      | 0.8   | 2.67x   | 44%       7  
     | 645.2      | 1.4   | 2.86x   | 41%   
    8       | 682.2      | 9.9   | 3.03x   |
 38%       9       | 723.9      | 5.6   | 3.
21x   | 36%       10      | 760.3      | 3.9
   | 3.37x   | 34%       11      | 751.4    
  | 8.0   | 3.33x   | 30%       12      | 73
3.9      | 11.2  | 3.26x   | 27%       13   
   | 724.2      | 18.4  | 3.21x   | 25%     
  14      | 724.0      | 30.4  | 3.21x   | 23%       15      | 726.9      | 17.1  | 3.23x   | 22%       16      | ERROR      | -     | -       | -

Python Italia

04 May 2026 09:40

py the 4th be with you

Python Italia

04 May 2026 09:28

may the 4th be py with you!

Python Italia

03 May 2026 23:12

https://bugs.launchpad.net/calibre/+bug/1714107