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我正在寻找一个明确的答案(如果确实存在的话),即在通过boost::interprocess的managed_shared_memory创建静态共享内存块时,应该分配多少内存。甚至official examples似乎也分配了arbitrarily large内存块。 考虑以下结构: // Example: simple struct with two 4-byte fields st
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我正在尝试实现一个使用pythonmultiprocessing的函数,以加快计算速度。我正在尝试创建成对距离矩阵,但使用for循环的实现需要8个多小时。 这段代码似乎运行得更快,但当我打印时,矩阵中全是零。当我打印函数中的行时,它似乎起作用了。我认为这是范围问题,但我无法理解如何处理它。 import multiprocessing import time import numpy
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我在 Python 中的多处理方面大吃一惊,但我没有任何运气来围绕这个主题.基本上我有一个运行耗时的程序.我需要在 1 到 100 的范围内运行它,但是一旦满足我正在寻找的条件,我想中止所有进程.条件是返回值 == 90. 这是一段非多进程的代码.谁能给我一个例子,说明他们如何将其转换为多进程函数,一旦满足“90"的条件,代码将退出所有进程? def Addsomething(i):Sum
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我有10多个任务要执行,系统限制最多可以同时运行4个任务. 我的任务可以这样开始:myprog 任务名 如何编写 bash shell 脚本来运行这些任务.最重要的是,当一个任务完成后,脚本可以立即启动另一个任务,使正在运行的任务计数始终保持 4. 解决方案 我在编写自己的进程池时偶然发现了这个线程,特别喜欢 Brandon Horsley 的解决方案,虽然我无法让信号正常工作
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几年前,在Windows环境下,我做了一些测试,通过让CPU计算密集型+内存访问密集型+I/O访问密集型应用程序运行多个实例.我开发了两个版本:一个在多处理下运行,另一个在多线程下运行. 我发现多处理的性能要好得多.我在别处读过(但我不记得那个网站了). 其中说明原因是在多线程下,他们在“争夺"单个内存管道和I/O管道,这使得性能比多处理更差> 但是,我再也找不到那篇文章了.我想知道
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几年前,在Windows环境下,我做了一些测试,通过让CPU计算密集型+内存访问密集型+I/O访问密集型应用程序运行多个实例.我开发了两个版本:一个在多处理下运行,另一个在多线程下运行. 我发现多处理的性能要好得多.我在别处读过(但我不记得那个网站了). 其中说明原因是在多线程下,他们在“争夺"单个内存管道和I/O管道,这使得性能比多处理更差> 但是,我再也找不到那篇文章了.我想知道
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我们被告知 Google Chrome 在单独的进程中运行每个标签页.因此,一个选项卡中的崩溃不会导致其他选项卡出现问题. AFAIK,多进程主要用于没有 GUI 的程序中.我从未读过任何可以将多个 GUI 进程嵌入到单个进程中的技术. Chrome 如何做到这一点? 我问这个问题是因为我正在设计 CCTV 软件,该软件将使用来自多个相机制造商的视频解码 SDK,其中一些还远非稳
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尝试在 PyQt5 GUI 框架内实现多处理以在并行进程中处理多个文件,最好在 QThread() 后台.运行下面的代码似乎创建了多个进程,但还有一个额外的问题,即出现多个 GUI 窗口,并且此时一切似乎都被锁定了. 导入多进程为mp从 PyQt5.QtWidgets 导入 QMainWindow类 MyApp(QMainWindow, myUiMainWindow):def __init__(
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我正在编写一个管理多进程的程序.这就是我所做的,而且效果很好!但是现在,我想从子进程向父进程发送消息,反之亦然(从父进程到子进程),你知道最好的方法吗?你知道我所做的是否是我想要的正确方式(从子进程向父进程发送消息、信号或共享内存,反之亦然)? 提前致谢!! #!/usr/bin/perl -w使用严格;使用警告;主要(@ARGV);子主{我的 $num = 3;#这在未来可能会改变(它会
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我设置了一个进程来读取传入 url 的队列以供下载,但是当 urllib2 打开连接时系统挂起. import urllib2,多处理从线程导入线程从队列导入队列from multiprocessing import Queue as ProcessQueue, Process定义下载(网址):"""从 url 下载页面.url [str]: 要获取的 url.返回[unicode]:页面下载.
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我正在使用python的Multiprocess.Pool通过多个过程来绘制一些数据,如下所示: class plotDriver类:def plot(self, parameterList):numberOfWorkers = len(参数列表)池=池(numberOfWorkers)pool.map(plotWorkerFunction,参数列表)池.close()池加入() 这是我的课
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我有一个使用subprocess软件包在shell中运行的python代码: subprocess.call(mycode.py, shell = inshell) 当我执行top命令时,我看到我只使用了〜30%或更少的CPU。 我意识到某些命令可能正在使用磁盘而不是cpu,因此我在确定速度。 在linux系统上运行它的速度似乎比mac 2核心系统慢。 如何
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我正在寻找一种以 writer-biased 读取器/写入器模型在两个(或多个)进程之间有效共享数据块的最佳方法. 我当前的测试是使用boost::interprocess.我已经创建了一些managed_shared_memory,并且正在尝试使用存储在共享内存中的进程间互斥锁来锁定对数据块的访问. 但是,即使在读取器上使用sharable_lock并在写入器上使用upgradabl
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大图 我有两个Android应用程序,Host和Guest.我试图从Guest运行活动,以便它立即在Host中打开活动.目的是启动Guest应用程序应在Host中运行,但似乎以Guest身份运行(即,用户应出于所有意图和目的,尽管知道主机的存在,但仍不知道主机的存在)为客人带来了沉重的负担. 这个问题是关于让Host活动在属于Host的进程中运行的. (为什么我想这样做可能超出了
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我只有一小群工人(4)和大量任务(5000〜).我正在使用一个池,并使用map_async()发送任务.因为我正在运行的任务相当长,所以我将块大小强制为1,这样一个长进程就无法容纳一些较短的进程. 我想做的是定期检查还有多少任务要提交.我知道最多4个会处于活动状态,我担心还有多少要处理. 我在Google周围搜索,找不到任何人这样做. 一些简单的代码可以帮助您 import
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我有一个多维数组(result),应该由一些嵌套循环填充.函数fun()是一个复杂且耗时的函数.我想以并行方式填充数组元素,因此我可以使用系统的所有处理能力. 这是代码: import numpy as np def fun(x, y, z): # time-consuming computation... # ... return output dim1
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我是多处理新手, 我对线程有所了解,但是我需要提高这种计算的速度,希望可以使用多处理: 示例描述::将字符串发送到线程,更改字符串+基准测试, 将结果发送回打印. from threading import Thread class Alter(Thread): def __init__(self, word): Thread.__init__(self
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我的halt_listener线程有问题.我可以启动import_1,但是它不会产生halt_listener线程.我使用已知的良好代码来进行模式化,唯一的不同是在上一次迭代中,halt_listener获得了管道而不是队列. class test_imports:#Test classes remove alive = {'import_1': True, 'import_2
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花了很多时间试图将注意力集中在多处理上之后,我想到了下面的代码,它是一个基准测试: 示例1: from multiprocessing import Process class Alter(Process): def __init__(self, word): Process.__init__(self) self.word = word
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我有一个python应用程序,它可以获取数据集合,并针对该集合中的每条数据执行一项任务.由于涉及到延迟,因此该任务需要一些时间才能完成.由于这种延迟,我不希望每个数据都随后执行任务,而是希望它们全部并行发生.我应该使用多进程吗?或执行此操作的线程? 我尝试使用线程,但是遇到了一些麻烦,通常某些任务实际上不会执行. 解决方案 如果您是真正的计算绑定者,请使用多处理模块可能是最轻量级的解
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