已经大半年没有更新博客了。。最近都跑去写分析报告半年没有R这次记录下关于R循环（百万级以上）死慢死慢的问题，这个问题去年就碰到过，当时也尝试过多线程，but failed......昨天试了下，终于跑通了，而且过程还挺顺利step1先查下自己电脑几核的，n核貌似应该选跑n个线程，线程不是越多越好，线程个数和任务运行时间是条开口向下的抛物线，最高点预计在电脑的核数上。detectCores( )检查当前电脑可用核数 我的是4所以step2选的是4library(parallel)cl.cores <- detectCores()step 2多线程计算setwd("C:\\Users\\siyuanmao\\Documents\\imdada\\0-渠道投放和新人券联动模型\\测算")options(scipen=3) ##取消科学计数法channel_ad_ios_data<-seq(0,50000,5000)channel_ad_android_data<-seq(0,100000,10000)library(parallel)func <- function(n){#n=1 result_data<-read.csv("发券方案.csv",stringsAsFactors=FALSE) total_coupon_solution_data<-read.csv("结果表框架.csv",stringsAsFactors=FALSE) coupon_solution_data<-subset(result_data,solution== paste('方案',n,sep="")) for (i in 1:11){#i=3 coupon_solution_data$channel_ad_cost[3]<-5000*(i-1) for (j in 1:11){#j=5 coupon_solution_data$channel_ad_cost[4]<-10000*(j-1) solution_mark<-paste('方案',n,i,j,sep="-") coupon_solution_data$solution<-solution_mark total_coupon_solution_data<-rbind(total_coupon_solution_data,coupon_solution_data) } } print(solution_mark) return(total_coupon_solution_data)}#func(10)system.time({x <- 1:7776cl <- makeCluster(4) # 初始化四核心集群results <- parLapply(cl,x,func) # lapply的并行版本res.df <- do.call('rbind',results) # 整合结果stopCluster(cl) # 关闭集群})
df=as.data.frame(res.df)原来非多线程的时候，我预计要跑12个小时以上，电脑发出呼呼~~的响声，查了下Python循环会快点，然后改为python版（已经很久没有用了，连个range都不会写，摸索了大半天才改好，但是速度还是慢==），于是改成多线程，运行25分钟就出结果了~~--------------------- 作者：小酥饼maomao 来源： 原文：https://blog.csdn.net/u011454283/article/details/77920833 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
转载于:https://www.cnblogs.com/purple5252/p/11193040.html
