访问类的多处理代理的属性
我有一个班级，想与一个池中的子进程以只读方式共享，所以我准备了一个班级的代理，但是没有用.以下是我的问题的简化示例. from multiprocessing.managers import BaseManager class TestClass: def __init__(self, a): self.a = a def b(self):
..
multiprocessing相关内容
如何使用python的多处理程序终止进程
我有一些代码需要在可能会挂起或无法控制的其他几个系统上运行.我想使用python的多处理程序来生成子进程以独立于主程序运行，然后在它们挂起或遇到问题时将其终止，但是我不确定最好的方法. 当调用终止时，它确实杀死了子进程，但随后它变成了一个已消失的僵尸，直到进程对象消失后才释放它.循环永无休止的示例代码可以杀死它，并在再次调用时允许重新生成，但是这似乎不是解决此问题的好方法(例如，在__ini
..
有什么办法可以将"stdin"作为参数传递给python中的另一个进程?
我正在尝试创建一个脚本，该脚本在python中使用多处理模块.该脚本(我们称其为myscript.py)将从带有管道的另一个脚本获取输入. 假设我这样调用脚本； $ python writer.py | python myscript.py 这是代码； // writer.py import time, sys def main(): while True:
..
使用管理器在python中共享对象(类实例)
我需要在python的多个进程之间共享一个对象及其方法.我正在尝试使用Managers(在模块多处理中)，但是它崩溃了.这是生产者-消费者的愚蠢示例，其中两个进程之间的共享对象只是具有四个方法的数字列表. from multiprocessing import Process, Condition, Lock from multiprocessing.managers import Ba
..
Python多处理示例不起作用
我正在尝试学习如何使用multiprocessing，但是我无法使其正常工作.这是文档 from multiprocessing import Process def f(name): print 'hello', name if __name__ == '__main__': p = Process(target=f, args=('bob',)) p.start(
..
Python加入一个进程而不阻塞父进程
我正在编写一个程序，它将监视特定目录中包含下载URL的新文件.一旦检测到新文件，它将在父级继续监视目录的同时创建一个新的过程来进行实际下载.我正在使用multiprocessing中的Process接口.我的问题是，除非我调用process.join()，否则子进程仍在运行，但是process.join()是一个阻止函数，无法实现创建子进程来处理实际下载的目的. 我的问题是，是否有一种以非阻
..
Python多处理:如何可靠地从子进程重定向stdout?
NB.我已经看到 multiprocessing.Process的日志输出-不幸的是，它没有回答问题. 我正在通过多重处理创建一个子进程(在Windows上).我希望子进程的stdout和stderr输出的 all 全部重定向到日志文件，而不是出现在控制台上.我看到的唯一建议是让子进程将sys.stdout设置为文件.但是，由于Windows上stdout重定向的行为，这不能有效地重定向所有
..
如何使用初始化程序设置我的多进程池?
我正在尝试使用多进程Pool对象.我希望每个进程在启动时都打开一个数据库连接，然后使用该连接来处理传入的数据.(而不是为每个数据位打开和关闭连接.)为此，但我无法确定工作人员和初始化程序如何通信.所以我有这样的东西: def get_cursor(): return psycopg2.connect(...).cursor() def process_data(data): #
..
限制python多处理中的总CPU使用率
我正在使用multiprocessing.Pool.imap在Windows 7上使用Python 2.7并行运行许多独立的作业.使用默认设置，我的总CPU使用率固定为100％(由Windows Task Manager测量).这样一来，当我的代码在后台运行时，就不可能做任何其他工作. 我已经尝试将进程数限制为CPU数减去1，如pool = Pool(processes=max(multipro
..
如何在Python多处理中利用所有内核
已经摆弄Python的multicore函数一个多小时了，尝试使用Process和Manager并行化一个相当复杂的图形遍历函数: import networkx as nx import csv import time from operator import itemgetter import os import multiprocessing as mp cutoff = 1 e
..
Python多处理的Pool进程限制
在使用多处理模块中的Pool对象时，进程数是否受CPU内核数的限制?例如.如果我有4个核心，即使我创建具有8个进程的Pool，一次也只能运行4个? 解决方案 您可以根据需要请求多个进程.可能存在的任何限制将由您的操作系统而不是multiprocessing施加.例如， p = multiprocessing.Pool(1000000) 在任何机器上都可能遭受丑陋的死亡.我在输入
..
Python中的多处理队列
我正在尝试将队列与Python中的多处理库一起使用.执行下面的代码后(打印语句起作用)，但是在我调用Queue上的join之后，这些进程没有退出，并且仍然存在.我如何终止其余过程? 谢谢！ def MultiprocessTest(self): print "Starting multiprocess." print "Number of CPUs",multiprocessi
..
Tensorflow和多处理:通过会话
我最近一直在从事一个使用神经网络进行虚拟机器人控制的项目.我使用tensorflow对其进行了编码，并且运行平稳.到目前为止，我使用顺序仿真来评估神经网络的性能，但是，我想并行运行多个仿真，以减少获取数据所需的时间. 为此，我要导入python的multiprocessing包.最初，我将sess变量(sess=tf.Session())传递给将运行模拟的函数.但是，一旦我找到任何使用此se
..
回调函数如何在多处理map_async中工作?
我花了一整夜的时间调试代码，终于找到了这个棘手的问题.请看下面的代码. from multiprocessing import Pool def myfunc(x): return [i for i in range(x)] pool=Pool() A=[] r = pool.map_async(myfunc, (1,2), callback=A.extend) r.wait(
..
带有生成器的Python多处理
我正在尝试处理文件(每一行都是json文档).文件的大小最多可以达到mbs的100 mb.所以我写了一个生成器代码，从文件中逐行获取每个文档. def jl_file_iterator(file): with codecs.open(file, 'r', 'utf-8') as f: for line in f: document = json
..
带有分布式集群的Python多处理
我正在寻找一个python软件包，该软件包不仅可以在一台计算机上跨不同内核进行多处理，而且还可以跨多台计算机分布一个集群.分布式计算有很多不同的python软件包，但大多数似乎都需要更改代码才能运行(例如，前缀表示该对象位于远程计算机上).具体来说，我想要尽可能接近multiprocessing pool.map函数的东西.因此，例如，如果在一台计算机上脚本是: from multiproc
..
Python多处理退出优雅地如何?
import multiprocessing import time class testM(multiprocessing.Process): def __init__(self): multiprocessing.Process.__init__(self) self.exit = False def run(self):
..
多重处理:使用tqdm显示进度条
为了使我的代码更"Pythonic"且更快，我使用"multiprocessing"和一个map函数向其发送a)函数和b)迭代范围. 植入的解决方案(即直接在tqdm.tqdm(range(0，30))范围内调用tqdm)不适用于多重处理(如下代码所示). 进度条显示为0到100％(当python读取代码时?)，但是它并不表示map函数的实际进度. 如何显示进度条以指示“地图"功
..
如何在python Tornado服务器的请求内最好地执行多处理?
我正在使用I/O非阻塞python服务器Tornado.我有一类GET请求，可能需要花费大量时间才能完成(请考虑5-10秒的范围).问题在于，龙卷风会阻止这些请求，因此后续的快速请求将被阻止，直到慢速请求完成为止. 我查看了: https://github.com/facebook/tornado/wiki/Threading-and -concurrency 并得出结论，我希望将#3(其他
..
多处理流程中的共享状态
请考虑以下代码: import time from multiprocessing import Process class Host(object): def __init__(self): self.id = None def callback(self): print "self.id = %s" % self.id def b
..