multiprocessing相关内容
在这个线程中--Should NLog flush all queued messages in the AsyncTargetWrapper when Flush() is called?--我读到“LogManager在域卸载或进程退出时将配置设置为空”(请参阅第一个答案中的编辑部分)。在我的理解中,这应该会导致将所有挂起的日志条目写入已注册的目标。然而,在用AsyncTargetWrappe
..
在要放入多处理的对象中使用命名元组时遇到问题。我收到了酸洗错误。我尝试了其他StackOverflow帖子中的几种方法,但都没有成功。以下是我的代码结构: PACKAGE_MAIN、TEST_MODULE import myprogram.package_of_classes.data_object_module import ....obj_calculate class t
..
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
..
我正在尝试执行以下代码,以将列表DATA_SET_N保存在末尾。 import re data_set_N=[] for i_1 in list(range(10))+list("+-"): for i_2 in list(range(10))+list("+-*/")+["=="]: for i_3 in list(range(10))+list("+-*/
..
我使用的是建立在future之上的furrr。 我有一个非常简单的问题。我有一个文件列表,比如说list('/mydata/file1.csv.gz', '/mydata/file1.csv.gz'),我正在与一个简单的函数并行处理它们,该函数加载数据,执行一些筛选操作,并将其写入磁盘。 本质上,我的函数是 processing_func
..
我在Oracle中有一个数据库。我需要导出一些数据,对它们进行处理,然后将数据保存到文件中。表中是Oraclesdo_geom,我需要将几何图形转换为WKT format。几何体真的很大,一个有数千个顶点的大多边形。我正在使用SDO_UTIL.TO_WKTGEOMETRY()函数,但时间太长。在这种情况下,选择(转换几何图形)到数据库是一个瓶颈。 我想到的是多线程或多进程。场景应该如下所示:
..
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
..
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
..
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
..
设置 这是我发布的有关访问多个进程的结果的问题的第二部分。 有关第一部分,请单击此处:Link to Part One 我有一个复杂的数据集,需要同时与各种约束集进行比较,但我遇到了多个问题。第一个问题是从我的多个进程中获得结果,第二个问题是使任何东西都不能只是一个极其简单的函数来并发运行。 示例 我有多个约束集需要与某些数据进行比较,我希望同时执行此操作,因为我有很多约
..
在我用pyGame制作的简单的蛇游戏中,我试图将输入循环与游戏逻辑分开,但是,我真的很难弄清楚为什么在运行程序时没有发生任何事情。 我尝试在子进程中导入pyGame,检查子进程中的错误,但一无所获。我在谷歌上查了一下,但找不到任何有用的例子,也找不到类似的问题。有人想过这些东西吗? 好的,代码如下: import pygame import time import multipr
..
我正在使用multiprocessing模块(Python3.8)中的Pipe和Process。我的初始程序如下所示: from multiprocessing import Process, Pipe class Process1(object): def __init__(self, pipe_out): self.pipe_out = pipe_out
..
Ubuntu 20.04 我对python子进程访问全局变量的理解是这样的: 全局变量(比方说b)可用于写入时复制容量中的每个子进程 如果子进程修改该变量,则首先创建b的副本,然后修改该副本。此更改对父进程不可见(稍后我将就此部分提出问题) 我做了几个实验,试图了解对象何时被复制。我不能得出太多结论: 实验: import numpy as np import mu
..
所以,我知道标题中这两种方法的区别,但不知道实际意义。 据我所知:如果您使用的NUM_Worker多于实际可用的内核,您将面临巨大的性能下降,因为您的操作系统不断来回切换以保持并行。我不知道这是不是真的,但我是从某个比我聪明的人那里读到的。 在os.cpu_count()的文档中写着: 返回系统的CPU数量。如果未确定,则返回NONE。此数量不等于 当前进程可以使用。可以获得可用
..
我正在使用Slurm在集群上测试Python的multiprocessing模块。我想绝对确保我的每个任务实际上都像我希望的那样在不同的CPU核心上运行。由于配置Slurm的可能性很多,因此这一点并不明显。 因此,我想知道是否有一种方法可以从正在运行的Python任务中获取核心特定信息。我需要我的Python脚本来获取有关它正在运行的内核的信息,以便区分不同的内核。 请考虑以下脚本。启
..
我一直在尝试使用Python的多处理库,尽管它提供了一个非常容易使用的API,但它的文档并不总是非常清楚。特别是,传递给Pool类的一个实例的参数‘MaxtaskperChild’让我感到非常困惑。 以下内容直接摘自Python的文档(3.7.2): MaxtaskperChild是工作进程在退出并替换为新的工作进程以释放未使用的资源之前可以完成的任务数。默认的MaxtaskperCh
..
我正在执行下面的代码,它工作得很好,但它不会产生不同的进程,相反,有时所有的都运行在同一个进程中,有时一个进程中有两个。我使用的是一台4 CPU的机器。此代码有什么问题? def f(values): print(multiprocessing.current_process()) return values def main(): p = Pool(4) #num
..
我是新手,开始使用遗传算法(GA)进行某种曲线拟合。对于那个GA,我使用的是(很棒的)PYEVERVE库 (http://pyevolve.sourceforge.net/),通过使用多处理,可以极大地减少计算时间。 这就是我的问题所在:我想要近似的曲线是从EXCEL文件中读取的数组,并在程序开始时存储为全局变量。在使用Python多处理模块时,每个进程都会使用自己的全局变量创建自己的Pytho
..
我知道在Python中实现IPC有不同的方法,比如Pipes和Queue;但根据Python的官方文档,还有一种替代方法,称为Listener and Client。 multiprocessing.connection.Listener与socket非常相似,并且都具有相同的功能,如accept()、close()、send()和recv()。那么,如果我们仅关注IPC用途,这两个模块之间
..
如线程What is being pickled when I call multiprocessing.Process?中所述,在某些情况下,多处理几乎不需要通过酸洗传输数据。例如,在Unix系统上,解释器使用fork()创建进程,并且每个进程都可以访问在多进程启动时已经存在的对象,而不需要进行筛选。 然而,我正在尝试考虑更多的场景,这里是它应该如何工作的&q;例如,代码可能有错误,并且应
..