我可以从multiprocessing.Process获取返回值吗?
我已经使用Python多处理模块在Monte Carlo代码中实现了一些简单的并行性.我的代码如下: montecarlos = [MonteCarlo(f,fargs) for fargs in farglist] jobs = [multiprocessing.Process(mc) for mc in montecarlos] for job in jobs: job.start()
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是否可以对在Python中返回某些内容的函数进行多进程处理?
在Python中，我看到了许多示例，其中调用了多处理，但目标仅打印了一些内容.我有一种情况，目标返回2个变量，以后需要使用.例如: def foo(some args): a = someObject b = someObject return a,b p1=multiprocess(target=foo,args(some args)) p2=multiprocess(
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python multiprocessing:某些函数完成后不返回(队列内容太大)
我正在使用多处理的“进程和队列". 我并行启动了几个函数，大多数函数表现良好:它们完成了，它们的输出进入了Queue，它们显示为.is_alive()== False.但是由于某些原因，一些功能无法正常工作.即使函数的最后一行(显示"Finished"的打印语句)完成后，它们也始终显示.is_alive()== True.无论我启动的功能集是什么，都会发生这种情况，即使只有一个功能也是如此.如果不
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SQLAlchemy和多个进程的连接问题
我在一个由启动子进程的主进程组成的项目中使用PostgreSQL和SQLAlchemy.所有这些过程都通过SQLAlchemy访问数据库. 我遇到可重复的连接失败:前几个子进程正常工作，但是过一会儿出现连接错误.这是MWCE: from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import C
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多处理模块中的ThreadPool与Pool之间有什么区别?
multiprocessing模块中ThreadPool和Pool之间的区别是什么?当我尝试代码时，这是我看到的主要区别: from multiprocessing import Pool import os, time print("hi outside of main()") def hello(x): print("inside hello()") print("P
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Python Multiprocessing.Pool延迟迭代
我想知道python的Multiprocessing.Pool类与map，imap和map_async一起工作的方式.我的特殊问题是，我想映射一个创建大量内存对象的迭代器，而不希望将所有这些对象同时生成到内存中.我想看看各种map()函数是否会使我的迭代器变干，或者仅在子进程缓慢前进时才智能地调用next()函数，因此我修改了一些测试，例如: def g(): for el in xra
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在Python中将多个参数传递给pool.map()函数
我需要某种方式来使用pool.map()中的一个函数，该函数接受多个参数.根据我的理解，pool.map()的目标函数只能有一个可迭代的参数，但是有没有办法我也可以传入其他参数呢?在这种情况下，我需要传递一些配置变量，例如Lock()并将信息记录到目标函数中. 我试图做一些研究，我认为我也许可以使用部分函数来使其起作用?但是，我不完全理解它们是如何工作的.任何帮助将不胜感激！这是我想做的一个
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显示Python多处理池映射调用的进度?
我有一个脚本可以通过imap_unordered()调用成功完成多处理池任务集: p = multiprocessing.Pool() rs = p.imap_unordered(do_work, xrange(num_tasks)) p.close() # No more work p.join() # Wait for completion 但是，我的num_tasks大约为250,
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python服务器中进程之间的共享列表
我有简单的 UDPServer ，它可以与多处理一起使用. 我想创建一个列表，其中包含有关所有客户端的信息. 我使用 Manager ，但是我不明白如何在列表中添加信息-我需要传输Manager的对象来处理，但是如何处理?我使用新属性的方法行不通. import multiprocessing from socketserver import UDPServer, Forking
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多处理在进程之间共享不可序列化的对象
有三个可能重复的问题(但过于具体): 如何正确为已经存在的对象设置多处理代理对象 与进程(多进程)共享对象 我可以在Future内使用ProcessPoolExecutor吗? 通过回答此问题，可以回答所有其他三个问题. 希望我能说清楚: 一旦我通过多处理创建的某个过程中创建了一个对象: 如何将对该对象的引用传递给其他进程? (不是很重要)，如何确保在保存引用时此过程
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在每个进程中使用具有不同随机种子的python多重处理
我希望并行运行几个模拟实例，但是每个模拟都有其自己的独立数据集. 目前，我按以下方式实现此目标: P = mp.Pool(ncpus) # Generate pool of workers for j in range(nrun): # Generate processes sim = MDF.Simulation(tstep, temp, time, writeout, bo
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“块大小" Python的multiprocessing.Pool.map中的参数
例如，如果我有一个带有2个处理器的池对象: p=multiprocessing.Pool(2) 我想遍历目录中的文件列表并使用map函数 有人可以解释一下此函数的chunksize: p.map(func, iterable[, chunksize]) 例如，如果我将块大小设置为10，是否意味着每10个文件应使用一个处理器处理? 解决方案 查看因此，在您的示例中，
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多处理启动了太多的Python VM实例
我正在编写一些多处理代码(Python 2.6.4，WinXP)，这些代码会生成运行后台任务的进程.在处理一些琐碎的示例时，我遇到了一个问题，即即使我只告诉它产生一个固定的数字，我的代码也不断产生新的进程. 程序本身运行良好，但是如果我在Windows TaskManager中查看，则会不断看到新的"python.exe"进程出现.它们只是在程序运行时不断产生(最终使我的机器饿死).
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Python多重处理-跟踪pool.map操作的过程
我有一个执行一些模拟的功能， 返回字符串格式的数组. 我想运行模拟(功能) 变化的输入参数值，超过10000个可能的输入值， 并将结果写入单个文件. 我正在使用多重处理，特别是pool.map函数 并行运行仿真. 由于运行仿真功能的全过程超过10000次 需要很长时间，我真的很想跟踪整个操作的过程. 我认为下面我当前代码中的问题是，pool.map运行该函数10000次，而
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如何让Pool.map接受lambda函数
我具有以下功能: def copy_file(source_file, target_dir): pass 现在，我想使用multiprocessing一次执行此功能: p = Pool(12) p.map(lambda x: copy_file(x,target_dir), file_list) 问题是，不能腌制lambda，因此失败了.解决此问题的最简洁的方法是什么
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将100％的内核与多处理模块一起使用
我有两段代码用于学习Python 3.1中的多处理.我的目标是使用所有可用处理器中的100％. 但是，此处的代码段在所有处理器上仅达到30％-50％. 总有办法“强制" python使用全部100％吗? 操作系统(Windows 7、64位)是否限制了Python对处理器的访问? 当下面的代码段运行时，我打开任务管理器并观察处理器的峰值，但从未达到并维持100％. 除此之外，我还可以看到在此
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捕获Ctrl + C/SIGINT并在python中正常退出多进程
如何在多进程python程序中捕获 Ctrl + C 并正常退出所有进程，我需要在Unix和Windows上均可使用的解决方案.我尝试了以下方法: import multiprocessing import time import signal import sys jobs = [] def worker(): signal.signal(signal.SIGINT, sign
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Python多重处理模块的.join()方法到底在做什么?
了解Python 多重处理(来自在 2008年的旧教程中指出:在下面的代码中没有p.join()调用，“子进程将处于空闲状态而不会终止，成为必须手动杀死的僵尸". from multiprocessing import Process def say_hello(name='world'): print "Hello, %s" % name p = Process(target=
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Python 3中的Concurrent.futures与Multiprocessing
Python 3.2引入了并发期货，这似乎有些先进较旧的线程和多重处理模块的组合. 与较旧的多处理模块相比，将此功能用于CPU绑定任务有什么优点和缺点? 本文建议他们更容易使用-是这样吗? 解决方案 我不会称呼concurrent.futures更“高级"-这是一个更简单的界面，无论是否您将多个线程或多个进程用作基础并行化头. 因此，就像几乎所有“简单接口"实例一样，都需
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多处理池示例不起作用并冻结内核
我正在尝试并行化脚本，但是由于未知的原因，内核只是冻结而没有引发任何错误. 最小工作示例: from multiprocessing import Pool def f(x): return x*x p = Pool(6) print(p.map(f, range(10))) 有趣的是，如果我在另一个文件中定义函数然后将其导入，则一切正常.我如何才能使它工作而无需另一
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