ダウンロードリスト

プロジェクト概要

水差しは、タスクベースの並列処理フレームワークです。水差しはタスクに分割し、異なるプロセッサで異なるタスクを実行するコードを記述することができます。プロセス間の通信に、ファイルシステムを使用し、異なるマシン上のプロセスを調整することができますので、NFS 上正しく動作します。水差しの純粋な Python 実装であり、Python を実行することができます任意のプラットフォーム上で動作する必要があります。

システム要件

システム要件が設定されていません
プロジェクトのリリース情報やプロジェクトリソースの情報です。
注: プロジェクトリソースの情報は Freecode.com ページからの引用です。ダウンロードそのものは、OSDNにホスティングされているものではありません。

2012-12-03 03:57
0.9.3

このバージョンは、ステータスと CompoundTasks のキャッシュをいくつかのバグフィックスを行った。今の作品 (ランダムなハッシュの修正) と新しいバージョンの Python で正しく水差し。このバージョンは--キャッシュ--はっきりサブオプション状態と正規表現サポートを無効にするに追加します。
タグ: Stable, bugfix
This version fixes a few bugs with caching of status and CompoundTasks. Jug now works correctly on new versions of Python (with the random hash fix). This version adds --cache --clear suboption to status and regular expression support to invalidate.

2012-11-06 08:29
0.9.2

このバージョンは--行く続ける - サブコマンドを実行するためのオプションとして追加します。それは多くの小さなバグを修正します。
タグ: bugfix, Stable
This version adds --keep-going as an option to execute subcommands. It fixes many small bugs.

2012-06-12 06:41
0.9.1

このリリースで多くの小さな改善。新しい bvalue 関数では、障壁と値を組み合わせたものです。いくつかのバグが修正されました。
タグ: Minor
Many small improvements in this release. A new bvalue function combines barrier and value. Several bugs have been fixed.

2011-12-06 12:28
0.9

このリリースの最も重要な変更は、jugfile barrier() 上の再実行です。いくつかの便利な機能が追加され、バグが修正されました。
タグ: Major, Stable
The most important change in this release is re-running of the jugfile on barrier(). A few convenience functions were added and bugs were fixed.

2011-07-06 16:22
0.8.1

いくつかのバグが外部パッケージ(ipythonのとRedisの)の新しいバージョンとの互換性のために含めて、修正されました。それは潜在的にはるかに少ない中間メモリを使用するように、非常に大きなファイルの入力/出力が向上しています。ユニットテストは、ディストリビューションに追加されました。非互換の変更は、numpyの配列は、現在異なってハッシュされていることです。しかし、新しい方法では、はるかにはるかに優れています(より高速かつ少ないメモリを使用しています)、そのためには、互換性を破壊する価値があった。
タグ: Minor, bugfix
Several bugs were fixed, including for compatibility with new versions of external packages (ipython and redis). Input/Output of very large files is now improved so that it potentially uses much less intermediate memory. Unit tests were added to the distribution. A non-compatible change is that numpy arrays are now hashed differently. However, the new method is much, much better (faster and uses less memory); so it was worth breaking compatibility.

プロジェクトリソース