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在上个月，当我们尝试使用Python 2.6.x多处理程序包在几台不同的(linux)计算机之间共享队列时，我们一直遇到一个问题.我也直接向Jesse Noller提出了这个问题，因为我们尚未在StackOverflow，Python文档，源代码或其他在线内容中找到任何可以阐明该问题的东西. 我们的工程师团队无法解决这一问题，我们已经向python用户组中的很多人提出了这个问题，但无济于事.
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我遇到了一个无法解释的奇怪问题.我希望外面有人可以帮忙！ 我正在运行Python 2.7.3和Scipy v0.14.0，并正在尝试实现一些非常简单的多处理器算法，以使用模块multiprocessing加速我的代码.我设法做了一个基本的示例工作: import multiprocessing import numpy as np import time # import scipy.
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我试图了解python中的多处理. from multiprocessing import Process def multiply(a,b): print(a*b) return a*b if __name__ == '__main__': p = Process(target= multiply, args= (5,4)) p.start()
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我试图重写一些csv读取代码，以便能够在Python 3.2.2中的多个内核上运行它.我尝试使用多处理的Pool对象，该对象是根据工作示例改编而成的(并且已经为我的项目的另一部分工作了).我遇到了一条错误消息，发现很难破译和排除故障. 错误: Traceback (most recent call last): File "parser5_nodots_parallel.py",
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我正在尝试使用Python的方法将计算指定到单独的进程中，以便使用多核处理器来加速它.我的代码的组织方式如下: class: def foo(self,name): ... setattr(self,name,something) ... def boo(self): for name in list: self.foo(na
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是否有一种方法可以为python多处理池中的每个工作器分配唯一的ID，从而使池中特定工作器正在运行的作业可以知道哪个工作器正在运行它?根据文档，Process具有name但 名称是仅用于标识目的的字符串.它没有 语义.多个进程可以使用相同的名称. 对于我的特定用例，我想在一组四个GPU上运行一堆作业，并且需要设置该作业应在其上运行的GPU的设备号.由于作业的长度不一致，因此我想确保在上
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这是一个简单的多处理代码: from multiprocessing import Process, Manager manager = Manager() d = manager.dict() def f(): d[1].append(4) print d if __name__ == '__main__': d[1] = [] p = Process
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我想运行以下命令: from multiprocessing import Pool import time import random class Controler(object): def __init__(self): nProcess = 10 pages = 10 self.__result = [] s
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我的工作应该使用并行技术，并且我是python的新用户.因此，我想知道您是否可以共享有关python multiprocessing和subprocess模块的一些资料.两者有什么区别? 解决方案 subprocess模块可让您运行和控制其他程序.您可以使用计算机上的命令行启动的任何内容，都可以使用此模块运行和控制.使用它可以将外部程序集成到您的Python代码中. multipro
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我最近开始学习CPU和操作系统的工作方式，并且对单CPU机器与提供多任务处理的操作系统的操作感到有些困惑. 这样，假设我的机器只有一个CPU，这意味着在任何给定时间只能运行一个进程. 现在，我只能假设操作系统用来控制对宝贵CPU时间的访问的调度程序也是一个过程. 因此，在此计算机上，用户进程或调度系统进程在任何给定时间点都在运行，但不是两者都在运行. 所以这是一个问题:
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多任务，多编程和多任务之间有什么区别?多处理 这是我的大学操作系统考试中经常出现的问题，我找不到很好的答案. 我对多任务和多编程相当了解，但需要确认. 解决方案 ara写维基百科: 多重编程-一台计算机一次运行多个程序(例如同时运行Excel和Firefox) http://en.wikipedia.org/wiki/Multiprogramming 多处理-一台计算机一
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我使用调度程序和多处理模块有以下代码: def computation(): def function1(q): while True: daydate = datetime.now() number = random.randrange(1, 215) print('Sent to functi
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其中一个孩子中止和/或引发异常时中止多处理的正确方法是什么? 我发现了各种各样的问题(通用多处理错误处理 ，如何在出现异常时关闭多处理池但没有答案，...)，但是对于如何在子异常上停止多处理并没有明确的答案. 例如，我需要以下代码: def f(x): sleep(x) print(f"f({x})") return 1.0 / (x - 2) def
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所以我想运行一个可以在网络上搜索信息或直接从我自己的mysql数据库中搜索信息的功能. 第一个过程很耗时，第二个过程相对较快. 考虑到这一点，我创建了一个开始此复合搜索(find_compound_view)的过程.如果该过程完成得相对较快，则表示该过程已存在于数据库中，因此我可以立即呈现结果.否则，我将渲染"drax_retrieving_data.html". 我想到的愚蠢解决方案
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我几天来一直在寻找答案，但无济于事.我可能只是不了解其中漂浮的部分，并且multiprocessing模块上的Python文档相当大，我不清楚. 假设您有以下for循环: import timeit numbers = [] start = timeit.default_timer() for num in range(100000000): numbers.appen
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我有以下代码test.py: #multiprocessing in the interactive Python import time from multiprocessing import Process, Pipe def MyProcess(a): while(1): time.sleep(1) a.send("tic") if
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所以我最终想要做的是读取一行，对该行中的信息进行一些计算，然后将结果添加到某些全局对象中，但是我似乎永远无法使它起作用.例如，下面的代码中test始终为0.我知道这是错误的，并且我尝试了其他方法，但是仍然无法正常工作. import multiprocessing as mp File = 'HGDP_FinalReport_Forward.txt' #short_file = open(
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我正在使用Python进行多处理. 例如，请考虑Python多重处理文档(在示例中，我将100更改为1000000，只是为了浪费更多时间).当我运行此命令时，我确实看到Pool()正在使用所有4个进程，但是我看不到每个CPU都移动到100％.如何使每个CPU的使用率达到100％? from multiprocessing import Pool def f(x): return x
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我在Linux上使用Python开发，却从未真正在Windows上看到过这种问题.我正在使用multiprocessing库来加快计算速度，这在Linux上对我来说效果很好. 但是，在Windows上，运行并不顺利: * [INFO] Parsing 1 file using 2 threads Traceback (most recent call last): File "
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上下文 为了在Keras中使用fit_generator()，我使用了类似 pseudocode -one这样的生成器功能: def generator(data: np.array) -> (np.array, np.array): """Simple generator yielding some samples and targets""" while True
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