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我在networkx中做一些复杂的计算。该计算涉及为网络中的每个节点一次又一次地计算一些数量。就像这样一个计算的例子，假设我们要计算网络中每个节点的平均邻居度，并将该值保存为节点属性。以下代码段对我有用：

import networkx as nx

G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.5)

def ave_nbr_deg(node):
    value = 0.
    for nbr in G.neighbors(node):
        value += G.degree(nbr)
    G.node[node]['ave_nbr_deg'] = value/len(G.neighbors(node))

for node in G.nodes():
    ave_nbr_deg(node)

print G.nodes(data = True)

这给了我：

[(0, {'ave_nbr_deg': 5.4}), (1, {'ave_nbr_deg': 5.0}), (2, {'ave_nbr_deg': 5.333333333333333}), (3, {'ave_nbr_deg': 5.2}), (4, {'ave_nbr_deg': 5.6}), (5, {'ave_nbr_deg': 5.6}), (6, {'ave_nbr_deg': 5.2}), (7, {'ave_nbr_deg': 5.25}), (8, {'ave_nbr_deg': 5.5}), (9, {'ave_nbr_deg': 5.5})]

这里本身我有一个小小的疑问。对象 G 是在函数外部创建的ave_nbr_deg，即使我没有声明它是全局的，我也不知道该函数是如何获得它的信息的。

现在，我想使用并行 python 模块来使用我系统上的所有内核进行此计算。对上述代码进行一些更改后，我得到以下代码：

import networkx as nx
import pp

G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.5)

def ave_nbr_deg(node):
    value = 0.
    for nbr in G.neighbors(node):
        value += G.degree(nbr)
    G.node[node]['ave_nbr_deg'] = value/len(G.neighbors(node))

job_server = pp.Server(ppservers = ())

print "Starting pp with", job_server.get_ncpus(), "workers"

for node in G.nodes():
    job_server.submit(ave_nbr_deg, args = (node,))()

print G.nodes(data = True)

但它返回以下错误：

An error has occured during the function execution
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/ppworker.py", line 90, in run
    __result = __f(*__args)
  File "<string>", line 5, in ave_nbr_deg
NameError: global name 'G' is not defined

我尝试了各种各样的东西，包括nx提交中的模块名称等等。但是，我没有得到确切的问题。不幸的是，smp 的文档太短，无法解决这个问题。如果这里有人可以帮助我，我将非常感激。

提前致谢

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1 回答 1

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回答您的第一个问题：Python 首先在本地命名空间中查找变量。如果它在那里没有找到它们，那么它将向上移动到父命名空间并在那里寻找它。这就是它找到 G 的方式，即使 G 没有在本地声明。以下是有关变量范围的更多信息：Python 范围

可能有两种解决方案：

1 - 将 G 作为参数传递给函数 ave_nbr_deg，例如

for node in G.nodes():
    job_server.submit(ave_nbr_deg, args = (node,G))()

2 - 在提交参数中将 G 声明为全局变量（来自 Parallel Python 文档）

   submit(self, func, args=(), depfuncs=(), modules=(), 
       callback=None, callbackargs=(), group='default', globals=None)
Submits function to the execution queue

func - function to be executed
args - tuple with arguments of the 'func'
depfuncs - tuple with functions which might be called from 'func'
modules - tuple with module names to import
callback - callback function which will be called with argument 
        list equal to callbackargs+(result,) 
        as soon as calculation is done
callbackargs - additional arguments for callback function
group - job group, is used when wait(group) is called to wait for
jobs in a given group to finish
globals - dictionary from which all modules, functions and classes
will be imported, for instance: globals=globals()

在这种情况下，调用以下代码应该可以工作：

for node in G.nodes():
    job_server.submit(ave_nbr_deg, args = (node,G), globals=globals())()
于 2016-03-07T15:56:40.317 回答