为什么tkinter在多处理中不能很好地发挥作用?
以下代码在Linux中的python 3.2.2中不执行任何操作而挂起: import tkinter from multiprocessing import Process def f(): root = tkinter.Tk() label = tkinter.Label(root) label.pack() root.mainloop() p = P
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如何在python中将文件描述符从父对象传递给子对象?
我正在使用多处理模块，并使用池来启动多个工作程序.但是在父进程中打开的文件描述符在工作进程中关闭.我要他们打开..！有什么方法可以传递要在父母和孩子之间共享的文件描述符? 解决方案 我不知道一种在进程之间共享文件描述符的方法. 如果存在，则很可能是特定于操作系统的. 我的猜测是您需要在另一个级别上共享数据.
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多处理模块和pyro的比较?
我将 pyro 用于计算群集上并行作业的基本管理.我刚刚移到一个群集，负责在每个计算节点上使用所有内核. (在以前的群集中，每个核心都是一个单独的节点.)python multiprocessing 模块似乎就像一个很好的选择.我注意到它也可以用于远程过程通信.如果有人使用这两种框架进行远程过程通信，我将不胜感激，听听他们如何相互竞争.多处理模块的明显好处是它是从2.6内置的.除此之外，我很难说出
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我该如何避免这种酸洗错误，以及在Python中并行化此代码的最佳方法是什么?
我有以下代码. def main(): (minI, maxI, iStep, minJ, maxJ, jStep, a, b, numProcessors) = sys.argv for i in range(minI, maxI, iStep): for j in range(minJ, maxJ, jStep): p = multiprocessing.P
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Python多处理仅利用一个核心
我正在尝试标准python文档中的代码段，以了解如何使用多处理模块.该代码将粘贴在此消息的末尾. 我在四核计算机上的Ubuntu 11.04上使用Python 2.7.1(根据系统监视器，由于超线程，它为我提供了八个核) 问题:所有工作负载似乎都安排在一个核心上，尽管启动了多个进程，但利用率接近100％.有时，所有工作负载都会迁移到另一个核心，但是工作负载永远不会在其中分布. 任何想法为何
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星图结合tqdm?
我正在做一些并行处理，如下: with mp.Pool(8) as tmpPool: results = tmpPool.starmap(my_function, inputs) 其中输入看起来像: [(1,0.2312)，(5,0.52)...] 即int和float的元组. 代码运行良好，但是我似乎无法将其包裹在加载栏(tqdm)上，例如可以通过以下imap方法
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python multiprocessing参数:深层复制?
from multiprocessing import Process # c is a container p = Process(target = f, args = (c,)) p.start() 我假定将c的深层副本传递给函数f，因为在新进程的情况下，浅表副本是没有意义的(新进程无法访问调用进程中的数据) 但是该深层副本如何定义? copy.deepcopy()文档中有一整套注释
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带有多处理的Python装饰器失败
我想在一个函数上使用装饰器，然后将其传递给多处理池.但是，该代码失败，并显示"PicklingError:无法进行腌制:属性查找__builtin__ .function失败".我不太明白为什么它在这里失败.我确信这很简单，但是我找不到.下面是一个最小的“工作"示例.我认为使用functools函数足以完成这项工作. 如果我注释掉功能修饰，它可以正常工作.我在这里误解了multiproces
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Python多重处理永远不会加入
我正在使用multiprocessing，特别是使用Pool来剥离几个“线程"来完成我所进行的一系列缓慢的工作.但是，由于某些原因，即使所有孩子似乎都已死亡，我也无法重新加入主线程. 已解决:该问题的答案似乎是仅启动多个Process对象，而不是使用Pool.原因尚不十分清楚，但我怀疑剩余的过程是池的管理者，并且在过程完成时不会死.如果还有其他人有这个问题，那就是答案. 主线程
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python-multiprocessing BaseManager注册的类在Ctrl-C之后立即失去连接
我遇到了一些问题，我怀疑这是我的python程序无法正确处理的限制，在我按Ctrl-C之后，我的程序无法立即调用BaseManager的注册类的方法，甚至没有实现为从multiprocessing.Process继承的类会受到影响.我有一些我想从Ctrl-C之后无法正确执行的过程中调用的方法. 例如，以下代码无法在Ctrl-C之后调用TestClass的mt实例. from multi
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关于使用Queue()/deque()和类变量进行通信和“毒丸"的处理与线程的关系.
我想创建一个在While True循环中永久运行的线程或进程. 我需要以队列(multiprocessing.Queue()或collections.deque())的形式向工作人员发送和接收数据.我更喜欢使用collections.deque()，因为它明显更快. 我还必须最终能够杀死该工作程序(因为它在True循环中运行.这是一些测试代码，我将它们组合在一起以尝试理解Threads
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如何在导入的模块中使用multiprocessing.Pool?
我无法在此处实施建议:我猜是因为该模块是由另一个模块导入的，因此我的Windows生成了多个python进程? 我的问题是:如果没有if __name__ == "__main__": ，如何使用下面的代码 args_m = [(mortality_men, my_agents, graveyard, families, firms, year, agent) for agent in
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检索使用multiprocessing.Pool.map启动的进程的退出代码
我正在使用python multiprocessing模块并行化一些计算量大的任务. 显而易见的选择是使用Pool worker，然后使用map方法. 但是，进程可能会失败.例如，它们可能被oom-killer静默杀死.因此，我希望能够检索使用map启动的进程的退出代码. 另外，出于记录目的，我希望能够知道为执行Iterable中的每个值而启动的进程的PID. 解决方案 如果您
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使用多重处理解析非常大的XML文件
我有一个巨大的XML文件，我对如何处理它有点不知所措.这是60 GB，我需要阅读. 我在想是否可以使用多处理模块读取python文件? 有人可以向我指出这样做的示例吗? 谢谢 解决方案 对于这种大小的文件，建议您使用流式XML解析器.在Python中，这将是cElementTree或lxml.etree中的iterparse方法: http://effbot.org
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在多处理中启动嵌套流程
我有一个主文件，它启动多个进程，而其中一个进程又启动多个进程.我在启动嵌套的过程集时遇到问题. 我在一个文件中包含以下代码: # parallel_test.py import Queue import multiprocessing import time import threading def worker(q): while not q.empty():
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Python在并行进程之间共享字典
我想在进程之间共享一个字典，如下所示: def f(y,x): y[x]=[x*x] if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=4) inputs = range(10) y={}
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多重处理-生产者/消费者设计
我正在使用多处理模块来分解一个非常大的任务.它在大多数情况下都有效，但是我必须在设计中缺少一些明显的东西，因为这样很难有效地分辨出何时处理了所有数据. 我有两个独立的任务在运行；一个养活了另一个.我猜这是一个生产者/消费者问题.我在所有进程之间使用共享的Queue，其中生产者填充队列，而使用者从队列中读取并进行处理.问题在于数据量有限，因此在某些时候每个人都需要知道所有数据均已处理，以便系统
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如何在Python中使用多重处理并行求和循环
我很难理解如何使用Python的多处理模块. 我有一个从1到n的总和，其中n=10^10太大了，无法放入列表中，这似乎是许多使用多重处理的在线示例的推力. 是否可以将范围“拆分"为一定大小的分段，然后对每个分段进行求和? 例如 def sum_nums(low,high): result = 0 for i in range(low,high+1):
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如何在Python3中的current.futures中检测异常?
由于并发的Futures模块，我刚开始使用python3.我想知道是否可以检测到错误.我想使用并发期货进行并行编程，如果有更有效的模块，请告诉我. 我不喜欢多重处理，因为它太复杂并且没有太多的文档资料.但是，如果有人可以编写一个不带类的Hello World，那就好了，该函数使用多处理并行计算，以便于理解. 这是一个简单的脚本: from concurrent.futures i
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使用pyodbc的Python多处理和数据库访问“不安全"吗?
问题: 我得到以下回溯，但不了解它的含义或解决方法: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "C:\Python26\lib\multiprocessing\forking.py", line 342, in main self = load(from_p
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