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我有一个100 GB大小的txt文件。我必须以最快的方式读取它,做一些处理,并以与原始文件相同的顺序写入。对于读和写,我不能使用多处理,对于处理,我尝试了MAP但内存溢出,我也尝试了IMAP,但它似乎没有加快进程。 推荐答案 暂时忘掉加速问题吧,如果您必须处理一个100 GB的文件,您的问题应该是内存消耗。您的第一个问题是让它完全正常工作。 您不能将整个文件读入内存,然后对其进行处理
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此问题在Stackoverflow中发布了几次,但没有一个对我有帮助,因为我的案例非常具体。 我有一个函数MyFunction(p1,p2,p3,p4),它需要4个参数才能运行。 我需要以多处理方式运行MyFunction。 我使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor来完成此工作。 我知道如何在Executor.map(MyFunct
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有没有办法使用multiprocessing数据结构创建发布/订阅模式?换句话说,我希望拥有类似队列的东西,只是发布者可以同时向多个工作进程发送单个命令。 推荐答案 您可以创建自己的数据结构,以使用multiprocessing.Queue包装器实现简单的发布/订阅模式: import os import multiprocessing from functools import
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我想知道是否有任何方法可以调用一个python脚本并在不同的线程中完全启动该程序,这样主程序(调用者)就不必等到被调用的脚本执行完毕。到目前为止,我已经尝试了subprocess和os.system,但这两个都会延迟,直到脚本执行完毕。 main.py os.system('"F:second.py"') //continue the rest of the code without
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我尝试使用python调用我的函数,my_function()100次。由于my_function需要一段时间才能运行,我希望将此进程并行化。 我尝试阅读https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html的文档,但找不到启动100个工作人员的简单示例。顺序并不重要;我只需要该函数运行100次。 有什么建议/代码提示吗? 推
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在下面的使用多处理的python文件中,我遗漏了什么或者做错了什么?当我运行它时,没有任何反应,我必须重新启动外壳程序! def f(x): lo=0 for i in range(x): lo+=i return(lo) from multiprocessing import Pool def f_parallel(x1,x2,x3,x4):
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如何并行化下面的代码,属性列中的元素数量接近15,因此组合花费了更多的时间。 combs = set() for L in range(0,len(attributes)+1): combs.add(itertools.combinations(attributes,L)) 有没有办法使用多进程将其并行化? 我尝试过此操作,但遇到此错误。-如果区块大小<;=0:
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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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假设我们有一个multiprocessing.Pool,其中工作线程共享multiprocessing.JoinableQueue,将工作项出队并可能将更多工作入队: def worker_main(queue): while True: work = queue.get() for new_work in process(work):
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我要读取内容约为2 GB的文件,我尝试使用多进程池来执行,但收到错误: TypeError: 'type' object is not iterable 我知道map总是接受可迭代参数,但有什么方法可以做到这一点吗? 到目前为止,我的代码如下: def load_embeddings(FileName): #file = open(FileName,'r') em
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我在集群计算设施上尝试了以下Python程序,既有顺序版本,也有并行版本。我可以清楚地看到(使用top命令)为并行程序启动的更多进程。但当我给它计时时,似乎并行版本花了更多的时间。可能的原因是什么?随函附上代码和计时信息。 #parallel.py from multiprocessing import Pool import numpy def sqrt(x): return numpy
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我有以下代码,它的行为非常奇怪。 class A: def __init__(self): self.lock = Lock() self.process_list = [] self.event_list = [] def run(self): self.process_list = []
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/*这不是为了任何非法的事情,只是我的学校只使用7个整数,我想看看我是否能及时解决这个问题,因为目前我需要1.59年才能破解密码。学校在现场有自己的私人服务器,任何人都可以使用,而且很容易被发现。我只会在他们允许的情况下对我或我的朋友这么做。*/ 我只是想使用多进程或并发。期货来让这个密码破解程序在合理的时间内运行。 以下是我将其并列的尝试 import smtplib from
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我正在使用多处理来查找我的需求。 当它运行时,我得到了一个PID(可能是父母!我不知道该怎么称呼它),然后使用它们自己的进程ID和第一个进程的引用ID联合进程。 现在我需要通过只终止第一个进程来终止所有这些进程,这将是最好的方法。这也是一种毕德式的方式。 场景类似 ps -ef |grep py 我收到了 2222 0001 first.py #0001 is
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我在做一个Web抓取项目,但处理数据花费了很多时间,我想了一个替代方法来抓取被抓取的产品的源代码,然后单独处理数据。 我所做的是,将每个产品的源代码分别存储在数组中的元组中,并将该数组数据保存在文本文件中,以供以后进一步处理。我将数据保存为10,000个产品的大块。每个文本文件大小约为10 GB。 当我开始使用多处理来处理数据时,我不断地遇到BrokenPipeError:[Error
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我有下面这段代码,它完全可以执行我想要的操作。但是,对于文件大小较大的文件,它会中断并给我一个错误: 错误:";引发EOFError; def co(operation, in_queue, processed_lines): while True: item = in_queue.get() line_number, line = it
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我正在尝试了解为什么Python无法编译以下类。 class SharedResource(multiprocessing.Lock): def __init__(self, blocking=True, timeout=-1): # super().__init__(blocking=True, timeout=-1) self.blocking =
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如何在CPU核心上执行函数,并在函数完成时获得回调? 上下文 我正在接收流: symbols = ['ABC', 'DFG', ...] # 52 of these handlers = { symbol: Handler(symbol) for symbol in symbols } async for symbol, payload in lines: # 600M
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我是多处理的新手,我需要一些帮助来了解如何将当前代码转换为使用多处理,以便它可以更快地处理数据。我有以下数据 accounts = [{'Id': '123', 'Email': 'Test_01@gmail.com', 'Status': 'ACTIVE'}, {'Id': '124', 'Email': 'Test_02@gmail.com', 'Status
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嘿,我在使用Fastapi异步构建的API上运行了大量的图像操作。我希望能够异步运行图像处理。因此,我使用了Run_in_Executor,我相信它是在一个单独的线程中运行的。然而,有人告诉我,改用python多处理更好。搬家有什么好处吗? import asyncio import functools from app.exceptions.errors import Manipulat
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