Python OSMnx graph_from_place 分布式处理 - 减少内存不足

使用分布式处理可以将计算任务分配给多个计算节点，从而减少单个节点的内存压力。在使用osmnx的graph_from_place函数时，可以使用分布式处理库如dask或multiprocessing来实现。\n\n下面是使用dask进行分布式处理的示例代码：\n\npython\nimport osmnx as ox\nimport dask\nfrom dask.diagnostics import ProgressBar\n\n# 定义要处理的城市\nplace = "New York City, New York, USA"\n\n# 创建一个dask集群\ncluster = dask.distributed.LocalCluster()\nclient = dask.distributed.Client(cluster)\n\n# 使用dask的delayed函数封装graph_from_place函数\ngraph_from_place_dask = dask.delayed(ox.graph_from_place)\n\n# 调用graph_from_place_dask函数\ngraph = graph_from_place_dask(place)\n\n# 使用dask的compute函数执行计算任务\nwith ProgressBar():\n result = dask.compute(graph)\n\n# 关闭dask集群\nclient.close()\ncluster.close()\n\n# 获取计算结果\ngraph = result[0]\n\n\n在上面的代码中，首先创建一个dask集群，并使用dask的delayed函数封装了graph_from_place函数。然后使用dask的compute函数执行计算任务，并使用ProgressBar显示计算进度。最后关闭dask集群，并获取计算结果。\n\n使用multiprocessing进行分布式处理的示例代码类似，只需要将dask相关的代码替换为multiprocessing相关的代码即可。\n\n使用分布式处理可以在多个计算节点上同时执行计算任务，从而减少单个节点的内存压力，提高计算效率。