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<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal">I’ve just started using Jupyter to organize my Pythonic ramblings..<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">What would be kind of cool is to have a high level way to do some embarrassingly parallel python stuff, and I’m sure it’s been done, but my google skills appear to be lacking (for all I know there’s someone at JPL who is doing this, among
 the 6000 people doing stuff here).<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">What I’m thinking is this:<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">I have a high level python script that iterates through a set of data values for some model parameter, and farms out running the model to nodes on a cluster, but then gathers the results back.
<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">So, I’d have N copies of the python model script on the nodes. 
<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Almost like a pythonic version of pdsh.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">Yeah, I’m sure I could use lots of subprocess() and execute() stuff (heck, I could shell pdsh), but like with all things python, someone has probably already done it before and has all the nice hooks into the Ipython kernel.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">James Lux<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Task Manager, DARPA High Frequency Research (DHFR) Space Testbed<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Jet Propulsion Laboratory  (Mail Stop 161-213)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">4800 Oak Grove Drive<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Pasadena CA 91109<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">(818)354-2075 (office)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">(818)395-2714 (cell)<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
</div>
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