Общим требованием в ГИС является применение инструмента обработки к нескольким файлам или применение процесса для ряда функций в одном файле к другому файлу.
Большая часть этих операций смущает параллель в том, что результаты вычислений никоим образом не влияют на другие операции в цикле. Не только это, но часто входные файлы различны.
Классический пример - разбиение файлов фигур на файлы, содержащие полигоны, для их ограничения.
Вот (проверенный) классический процедурный метод для достижения этого в скрипте Python для QGIS. (к сожалению, вывод временных файлов памяти в реальные файлы более чем вдвое сократил время обработки моих тестовых файлов)
import processing
import os
input_file="/path/to/input_file.shp"
clip_polygons_file="/path/to/polygon_file.shp"
output_folder="/tmp/test/"
input_layer = QgsVectorLayer(input_file, "input file", "ogr")
QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(input_layer)
tile_layer = QgsVectorLayer(clip_polygons_file, "clip_polys", "ogr")
QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(tile_layer)
tile_layer_dp=input_layer.dataProvider()
EPSG_code=int(tile_layer_dp.crs().authid().split(":")[1])
tile_no=0
clipping_polygons = tile_layer.getFeatures()
for clipping_polygon in clipping_polygons:
print "Tile no: "+str(tile_no)
tile_no+=1
geom = clipping_polygon.geometry()
clip_layer=QgsVectorLayer("Polygon?crs=epsg:"+str(EPSG_code)+\
"&field=id:integer&index=yes","clip_polygon", "memory")
clip_layer_dp = clip_layer.dataProvider()
clip_layer.startEditing()
clip_layer_feature = QgsFeature()
clip_layer_feature.setGeometry(geom)
(res, outFeats) = clip_layer_dp.addFeatures([clip_layer_feature])
clip_layer.commitChanges()
clip_file = os.path.join(output_folder,"tile_"+str(tile_no)+".shp")
write_error = QgsVectorFileWriter.writeAsVectorFormat(clip_layer, \
clip_file, "system", \
QgsCoordinateReferenceSystem(EPSG_code), "ESRI Shapefile")
QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(clip_layer)
output_file = os.path.join(output_folder,str(tile_no)+".shp")
processing.runalg("qgis:clip", input_file, clip_file, output_file)
QgsMapLayerRegistry.instance().removeMapLayer(clip_layer.id())
Это было бы хорошо, за исключением того, что мой входной файл имеет размер 2 ГБ, а файл обрезки полигонов содержит более 400 полигонов. Получающийся процесс занимает больше недели на моей четырехъядерной машине. Все это время три ядра просто бездействуют.
Решение, которое я имею в своей голове, состоит в том, чтобы экспортировать процесс в файлы сценариев и запускать их асинхронно с использованием, например, параллельной GNU. Тем не менее, стыдно бросить QGIS в решение для конкретной ОС, а не использовать нечто родное для Python QGIS. Итак, мой вопрос:
Могу ли я параллельно смущать параллельные географические операции внутри Python QGIS?
Если нет, то, возможно, у кого-то уже есть код для отправки такого рода работы асинхронным сценариям оболочки?
источник
Ответы:
Если вы измените свою программу на чтение имени файла из командной строки и разделите ваш входной файл на более мелкие куски, вы можете сделать что-то подобное, используя GNU Parallel:
Это запустит 1 задание на ядро.
Все новые компьютеры имеют несколько ядер, но большинство программ носят последовательный характер и поэтому не будут использовать несколько ядер. Однако многие задачи чрезвычайно распараллеливаемы:
GNU Parallel - это общий параллелизатор, который позволяет легко запускать задания параллельно на одной и той же машине или на нескольких машинах, к которым у вас есть доступ по ssh.
Если у вас есть 32 различных задания, которые вы хотите запустить на 4 процессорах, прямой способ распараллеливания - запустить 8 заданий на каждом процессоре:
GNU Parallel вместо этого порождает новый процесс после его завершения - поддерживая активные процессоры и, таким образом, экономя время:
Установка
Если GNU Parallel не упакован для вашего дистрибутива, вы можете выполнить личную установку, которая не требует root-доступа. Это можно сделать за 10 секунд, выполнив это:
Для других вариантов установки см. Http://git.savannah.gnu.org/cgit/parallel.git/tree/README.
Учить больше
Смотрите больше примеров: http://www.gnu.org/software/parallel/man.html
Посмотрите вступительные видеоролики: https://www.youtube.com/playlist?list=PL284C9FF2488BC6D1
Просмотрите руководство: http://www.gnu.org/software/parallel/parallel_tutorial.html.
Зарегистрируйтесь для получения списка поддержки по электронной почте: https://lists.gnu.org/mailman/listinfo/parallel
источник
my_processing.py
может быть найдена в gis.stackexchange.com/a/130337/26897Вместо использования метода GNU Parallel вы можете использовать модуль python mutliprocess для создания пула задач и их выполнения. У меня нет доступа к настройке QGIS, чтобы протестировать ее, но в Python 2.6 был добавлен многопроцессорный режим, поэтому при использовании версии 2.6 или более поздней она должна быть доступна. В Интернете есть много примеров использования этого модуля.
источник
Вот параллельное решение GNU. С некоторой тщательностью можно было бы создать большинство изумительно параллельных алгоритмов ogr или saga на основе linux, чтобы они работали с ним внутри вашей установки QGIS.
Очевидно, что это решение требует установки GNU параллельно. Например, чтобы установить GNU параллельно в Ubuntu, перейдите в свой терминал и введите
NB: Я не мог заставить команду параллельной оболочки работать в Popen или подпроцессе, что я бы предпочел, поэтому я взломал экспорт в скрипт bash и вместо этого запустил его с Popen.
Вот конкретная команда оболочки, использующая параллель, которую я обернул в python
Каждое {1} заменяется числом из диапазона {1..400}, а затем gnu параллельно управляет четырьмя сотнями команд оболочки для одновременного использования всех ядер моего i7 :).
Вот фактический код Python, который я написал, чтобы решить примерную проблему, которую я разместил. Можно вставить его сразу после конца кода в вопросе.
Позвольте мне сказать вам, что это действительно что-то, когда вы видите, что все ядра работают на полную мощность :). Отдельное спасибо Оле и команде, которая построила Gnu Parallel.
Было бы неплохо иметь кроссплатформенное решение, и было бы неплохо, если бы я мог найти модуль многопроцессорного Python для встроенного в Python qgis, но, увы, этого не произошло.
Независимо от этого решение будет служить мне и, возможно, вам приятно.
источник