如何使用多重处理来遍历大量URL?
问题:检查超过1000个网址的列表，并获取网址返回码(status_code). 我的脚本可以运行，但是速度很慢. 我认为必须有一种更好的pythonic(更漂亮)的方法，在该方法中，我可以产生10或20个线程来检查网址并收集共振. (即: 200 -> www.yahoo.com 404 -> www.badurl.com ... 输入文件:Url10.txt www
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同时运行两个进程
我试图同时运行2个进程，但只有第一个运行 def add(): while True: print (1) time.sleep(3) def sud(): while True: print(0) time.sleep(3) p1 = multiprocessing.Process(target=add)
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为什么`print`在Python多处理pool.map中不起作用
我正在尝试使用multiprocessing模块来处理大型csv文件.我正在使用Python 2.7，并按照此处中的示例进行操作. 我运行了未修改的代码(为方便起见，在下面复制)，并注意到worker函数中的print语句不起作用.无法使用print使得难以理解流程和调试. 任何人都可以解释为什么print在这里不起作用吗? pool.map是否不执行打印命令?我在网上搜索，但没有找到
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python如何在分离模式下运行进程
这是一个示例: from multiprocessing import Process import time def func(): print('sub process is running') time.sleep(5) print('sub process finished') if __name__ == '__main__': p = Pr
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不能腌制功能
所以我试图通过做一些多处理来加快我的计算时间 我正在尝试使用池工作程序. 我的代码顶部有 import Singal as s import multiprocessing as mp def wrapper(Channel): Noise_Frequincies = [] for i in range(1,125): Noise_Frequinc
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计算在多处理中执行的任务总数.执行期间的池
我很想总体说明我们目前的谈话.我正在从事农业锻炼，想知道当前的进展.因此，如果将100作业发送到10处理器，如何显示当前已返回的作业数.我可以获取ID，但是如何从我的地图函数计算返回的已完成作业的数量. 我正在按以下方式调用函数: op_list = pool.map(PPMDR_star, list(varg)) 在我的函数中，我可以打印当前名称 current = mul
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守护进程内部的Python多处理池
我对此问题提出了一个问题，但没有得到足够彻底的答案来解决该问题(很可能是由于在解释我的问题时缺乏严谨性，这是我要纠正的问题):python多处理守护程序中的僵尸进程 我正在尝试实现一个python守护程序，该守护程序使用工作池来使用Popen执行命令.我从 http://www.jejik.com/articles/借来了基本守护程序2007/02/a_simple_unix_linux_d
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使用python多处理动态创建共享数组的列表
我想使用python的多处理模块在不同的子进程之间共享多个numpy数组.我希望数组可以分别锁定，并且希望在运行时动态确定数组的数量.这可能吗? J.F.Sebastian在此答案中提出了一种在多处理时在共享内存中使用python的numpy数组的好方法.该数组是可锁定的，这就是我想要的.我想做一些非常相似的事情，除了共享数组的数目可变.数组的数量将在运行时确定.他的示例代码非常清楚，几乎可
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具有多处理工人的扭曲的网络客户端?
因此，我有一个使用Twisted + Stomper作为STOMP客户端的应用程序，该应用程序将工作分配到多处理程序中. 当我只是使用python脚本来启动它时，这似乎可以正常工作，(简化)如下所示: # stompclient.py logging.config.fileConfig(config_path) logger = logging.getLogger(__name__)
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Python多重处理apply_async永远不会在Windows 7上返回结果
我正在尝试遵循一个非常简单的多处理示例: import multiprocessing as mp def cube(x): return x**3 pool = mp.Pool(processes=2) results = [pool.apply_async(cube, args=x) for x in range(1,7)] 但是，在我的Windows机器上，我无法
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Python多处理和子进程的独立性
我从python终端运行以下命令，以生成长时间运行的子进程: from multiprocessing.process import Process Process(target=LONG_RUNNING_FUNCTION).start() 此命令返回，并且我可以在python终端中执行其他操作，但是孩子打印的所有内容仍会打印到我的python终端会话中. 当我退出终端(使用exi
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Python Multiprocessing-如何将kwargs传递给函数?
如何使用Python的Multiprocessing将字典传递给函数?文档: https://docs.python.org/3.4/library/multiprocessing. html#reference 说要通过字典，但我不断得到 TypeError: fp() got multiple values for argument 'what' 代码如下: from mult
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Python多处理池映射:AttributeError:无法腌制本地对象
我在一个类中有一个方法，该方法需要循环执行许多工作，我希望将工作分散到我的所有核心上. 我编写了以下代码，如果我使用普通的map可以使用，但是使用pool.map返回错误. import multiprocessing pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count() - 1) class OtherClass: de
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Python多处理的简单方法来实现一个简单的计数器?
大家好，我现在在python中使用多重处理.我只是想知道是否存在某种简单的计数器变量，当每个进程完成某些任务后，它们会只是增加(有点像总共完成了多少工作). 我查找了Value API，不要认为它是可变的. 解决方案 Value确实是可变的；您可以从ctypes模块中指定所需的数据类型，然后可以对其进行突变.这是一个完整的可运行脚本，用于演示此内容: from time imp
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结合itertools和多处理?
我有一个256x256x256 Numpy数组，其中每个元素都是一个矩阵.我需要对每个矩阵进行一些计算，并且我想使用multiprocessing模块来加快速度. 这些计算的结果必须像原始数组一样存储在256x256x256数组中，以便原始数组中元素[i,j,k]处的矩阵结果必须放在新数组的[i,j,k]元素中数组. 为此，我想制作一个列表，该列表可以伪伪方式编写为[array[i,j
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Python使用多个输入对函数进行多处理
在Python中，multiprocessing模块可用于在一系列值范围内并行运行函数.例如，这将生成f的前100000个评估的列表. def f(i): return i * i def main(): import multiprocessing pool = multiprocessing.Pool(2) ans = pool.map(f, range
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Python 3:Pool是否保留传递给map的数据的原始顺序?
我编写了一个小脚本来在4个线程之间分配工作负载，并测试结果是否保持有序(关于输入的顺序): from multiprocessing import Pool import numpy as np import time import random rows = 16 columns = 1000000 vals = np.arange(rows * columns, dtype=np.
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如何在流程之间共享课程?
我希望所有进程共享和更新的全局对象具有最小的锁定. import multiprocessing class Counter(object): def __init__(self): self.value = 0 def update(self, value): self.value += value def update(counter_proxy, thr
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python multiprocessing-进程在大队列的联接上挂起
我正在运行python 2.7.3，发现以下奇怪行为.考虑这个最小的例子: from multiprocessing import Process, Queue def foo(qin, qout): while True: bar = qin.get() if bar is None: break qout.
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我的Python进程在哪些CPU内核上运行?
设置 我已经用Python(在Windows PC上)编写了一个非常复杂的软件.我的软件基本上启动了两个Python解释器外壳.双击main.py文件时，第一个外壳启动(我想).在该外壳中，其他线程以以下方式启动: # Start TCP_thread TCP_thread = threading.Thread(name = 'TCP_loop', target = T
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