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我想运行这样的东西: 来自多处理导入池进口时间随机导入类控制器(对象):def __init__(self):n进程 = 10页数 = 10自我.__结果 = []self.manageWork(nProcess,pages)def BarcodeSearcher(x):返回 x*xdef resultCollector(自我，结果):self.__result.append(结果)def ma
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我正在研究 Python 中的多处理.例如，考虑 Python 多处理中给出的示例 文档(我在示例中将 100 更改为 1000000，只是为了消耗更多时间).当我运行它时，我确实看到 Pool() 正在使用所有 4 个进程，但我没有看到每个 CPU 都移动到 100%.如何实现每个CPU的使用率100%? 来自多处理导入池定义 f(x):返回 x*x如果 __name__ == '__main
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我正在对我使用类的代码应用一些并行化.我知道如果没有与 Python 提供的任何其他方法不同，就不可能选择一个类方法.我在这里找到了解决方案.在我的代码中，我必须使用类进行并行化的部分.在这里，我发布了一个非常简单的代码，仅代表我的结构(相同，但我删除了方法内容，这是很多数学演算，对我得到的输出来说微不足道).问题是因为我可以腌制一种方法(shepard_interpolation)，但使用另一种
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我尝试重写一些 csv 读取代码，以便能够在 Python 3.2.2 的多个内核上运行它.我尝试使用多处理的 Pool 对象，该对象是我从工作示例中改编而来的(并且已经为我的项目的另一部分工作).我遇到了一条难以解读和排除故障的错误消息. 错误: Traceback(最近一次调用最后一次):文件“parser5_nodots_parallel.py"，第 256 行，在
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我正在尝试使用 Python 的 pathos 将计算指定到单独的进程中，以便使用多核处理器加速它.我的代码组织如下: 类:def foo(自我，姓名):...setattr(自我，姓名，某事)...def 嘘(自我):对于列表中的名称:self.foo(名字) 由于我在使用 multiprocessing.Pool 时遇到了酸洗问题，所以我决定尝试一下 pathos.我尝试过，如先前主题中所
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调试代码花了我一晚上的时间，终于发现了这个棘手的问题.请看下面的代码. 来自多处理导入池def myfunc(x):return [i for i in range(x)]池=池()A=[]r = pool.map_async(myfunc, (1,2), callback=A.extend)r.wait() 我以为我会得到 A=[0,0,1]，但输出是 A=[[0],[0,1]].这对我来说
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我有数十万个文本文件，我想以各种方式进行解析.我想将输出保存到单个文件而不会出现同步问题.我一直在使用多处理池来执行此操作以节省时间，但我不知道如何组合池和队列. 以下代码将保存文件名以及文件中连续“x"的最大数量.但是，我希望所有进程都将结果保存到同一个文件中，而不是像我的示例中那样保存到不同的文件中.对此的任何帮助将不胜感激. 导入多处理使用 open('infilenamess.tx
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我有一个函数可以执行一些模拟和返回一个字符串格式的数组. 我想运行模拟(函数)不同的输入参数值，超过 10000 个可能的输入值，并将结果写入单个文件. 我正在使用多处理，特别是 pool.map 函数并行运行模拟. 自整个过程运行模拟功能超过10000次需要很长的时间，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
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我有以下功能: def copy_file(source_file, target_dir):经过 现在我想使用 multiprocessing 来一次执行这个函数: p = 池(12)p.map(lambda x: copy_file(x,target_dir), file_list) 问题是，lambda 不能被腌制，所以这失败了.解决此问题的最简洁(pythonic)方法是什么?
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我需要一些方法来使用 pool.map() 中接受多个参数的函数.根据我的理解， pool.map() 的目标函数只能有一个可迭代的参数，但是有没有一种方法可以传递其他参数?在这种情况下，我需要传入一些配置变量，例如我的 Lock() 和日志信息到目标函数. 我试图做一些研究，我认为我可以使用部分函数来让它工作?但是我不完全理解这些是如何工作的.任何帮助将不胜感激！这是我想做的一个简单示例:
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mp.set_start_method('spawn')total_count = 计数器(0)pool = mp.Pool(initializer=init, initargs=(total_count,), processes=num_proc)pool.map(part_crack_helper, product(seed_str, repeat=4))池.close()pool.join(
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我想要一个长时间运行的进程通过队列(或类似的东西)返回它的进度，我将把它提供给进度条对话框.当过程完成时，我还需要结果.此处的测试示例失败并出现 RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance. 导入多处理，时间定义任务(参数):计数 = 参数 [0]队列 = 参数 [
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我在 python 中遇到了这个问题: 我需要不时检查的 URL 队列 如果队列已满，我需要处理队列中的每个项目 队列中的每个项目都必须由单个进程处理(多处理) 到目前为止，我设法像这样“手动"实现了这一目标: while 1:self.updateQueue()而不是 self.mainUrlQueue.empty():域 = self.mainUrlQueue.get()#
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我正在使用 python 2.7，并尝试在自己的进程中运行一些 CPU 繁重的任务.我希望能够将消息发送回父进程，以使其了解进程的当前状态.多处理队列似乎很适合这个，但我不知道如何让它工作. 所以，这是我的基本工作示例减去队列的使用. import multiprocessing as mp进口时间定义 f(x):返回 x*x定义主():池 = mp.Pool()结果 = pool.ima
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我有一个非常大的(只读)数据数组，希望由多个进程并行处理. 我喜欢 Pool.map 函数，并希望使用它来并行计算该数据上的函数. 我看到可以使用 Value 或 Array 类在进程之间使用共享内存数据.但是当我尝试使用它时，我得到一个 RuntimeError: 'SynchronizedString objects should only be shared between pr
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是否可以创建一个非守护进程的 python 池?我希望一个池能够调用一个内部有另一个池的函数. 我想要这个，因为守护进程无法创建进程.具体会导致报错: AssertionError: 守护进程不允许有子进程 例如，考虑 function_a 有一个运行 function_b 的池的场景，该池有一个运行 function_c 的池.此函数链将失败，因为 function_b 正在守护进程中
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如何使用 python 的多处理池处理 KeyboardInterrupt 事件?这是一个简单的例子: 来自多处理导入池从时间导入睡眠从系统导入退出def slow_square(i):睡觉(1)返回 i*i定义去():池 = 池(8)尝试:结果 = pool.map(slowly_square, range(40))除了键盘中断:# **** 这部分永远不会执行.****池.终止()print
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我正在尝试使用 multiprocessing 的 Pool.map() 函数同时划分工作.当我使用以下代码时，它工作正常: 导入多处理定义 f(x):返回 x*x定义去():池 = 多处理.池(进程 = 4)打印 pool.map(f, range(10))如果 __name__== '__main__' :去() 但是，当我在更面向对象的方法中使用它时，它就不起作用了.它给出的错误信息是:
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除了使用 urllib 之外，有谁知道最有效的包可以快速、多线程下载可以通过 http 代理操作的 URL 吗?我知道一些，例如 Twisted、Scrapy、libcurl 等，但我对它们的了解不够，无法做出决定，甚至他们是否可以使用代理.有人知道最适合我的目的吗?谢谢！ 解决方案 在 python 中实现这个很简单. urlopen() 函数有效透明地使用代理不需要认证.在一个
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更新 根据评论、回答和其他研究，我得出的结论是，set 和 map 在节点开销方面通常没有区别.我接下来的问题是: 如何确定节点开销以方便使用boost::pool_allocator 作为自定义分配器? 而且，进一步的更新:节点开销可能永远不会超过 4 个指针的大小，因此只需为 sizeof(T), sizeof(T)+sizeof(int), sizeof(T) + 2*si
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