内存使用量随着 Python 的 multiprocessing.pool 不断增长
这是程序: #!/usr/bin/python导入多处理def dummy_func(r):经过定义工人():经过如果 __name__ == '__main__':pool = multiprocessing.Pool(processes=16)对于范围内的索引(0,100000):pool.apply_async(worker, callback=dummy_func)# 清理池.close
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Multiprocessing.Pool 使 Numpy 矩阵乘法变慢
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不能腌制 <type 'instancemethod'>使用多处理 Pool.map() 时
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java内存池是如何划分的?
我目前正在使用 jconsole 监视 Java 应用程序.内存选项卡可让您选择: 堆内存使用非堆内存使用记忆池“伊甸空间"记忆池“幸存者空间"内存池“Tenured Gen"内存池“代码缓存"内存池“永久代" 它们之间有什么区别? 解决方案 堆内存 堆内存是 Java VM 为所有类实例和数组分配内存的运行时数据区域.堆的大小可以是固定的，也可以是可变的.垃圾收集器是一种自动内
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Python:如何在多处理池中使用值和数组
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如何使用 Python 多处理 Pool.map 在 for 循环中填充 numpy 数组
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Apache Commons Pool 2 中的 maxTotal 和 maxIdle 有什么区别?
我正在使用 Apache Commons Pool 2 实现来为我的应用程序提供对象池机制. 截至目前，我已在我的代码中将 maxTotal() 和 maxIdle() 的默认值设置为 10. 但我无法理解它们之间的区别是什么?如果我将 maxIdle() 设置为一个非常小(假设为 0)或非常大(等于 maxTotal())的值会怎样? 注意:Apache 类在内部为上述两个配置
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在 GenericObjectPool 中创建对象
我正在研究 GenericObjectPool，将 Cipher 放入池中以便重复使用. GenericObjectPool水池;CipherFactory factory = new CipherFactory();this.pool = new GenericObjectPool(工厂)；pool.setMaxTotal(10);pool.setBlockWhenExhausted(true
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检查变量是否在字符串常量池中
在Java中，当我们在创建字符串对象时使用文字字符串时，我知道在SCP(字符串常量池)中创建了一个新对象. 有没有办法检查变量是在 SCP 中还是在堆中? 解决方案 首先，正确的术语是“字符串池"，而不是“字符串常量池"；参见 字符串池 - 做字符串始终存在于常量中游泳池? 其次，您没有检查变量.您正在检查某个变量包含/引用的字符串.(包含对字符串的引用的变量不能“在 SCP
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Python Multiprocessing:并行执行前后串行执行代码
这里的新手:我正在尝试串行执行一些代码，然后创建一个线程池并并行执行一些代码.并行执行完成后，我想串行执行更多代码. 例如... 导入时间从多处理导入池print("我只想打印一次这个语句")定义工人(i):"""工人函数"""现在 = time.time()time.sleep(i)then = time.time()打印(现在，然后)如果 __name__ == '__main__':
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Python 多处理 imap
今天我又有一个关于多处理的问题...我有一个小的示例代码: 导入多处理定义功能(一):v = a**2w = a**3x = a**4y = a**5z = a**6b = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]如果 __name__ == "__main__":pool = multiprocessing.Pool(processes=4)pool.imap(函数，b) 结果应该是 5
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将 Python 池与上下文管理器一起使用或关闭并加入
Python 文档有 格式的示例 with Pool() as p:p.map(做) 但我看到很多人使用下面的格式. p = Pool()p.map(做)p.close()p.join() 哪个更受欢迎? 解决方案 我认为使用 Pool 作为上下文管理器(例如，with ...)是可取的.它是 Pool 的新增功能，可让您更清晰地封装池的生命周期. 需要注意的一件事是，当
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spring中如何配置CommonsPool2TargetSource?
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为什么 pool.map 比普通地图慢?
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python - 如何通过pool.imap()函数传递数据以外的参数以在python中进行多处理?
我正在研究高光谱图像.为了减少图像中的噪声，我使用 pywt 包使用小波变换.当我正常执行此操作(串行处理)时，它运行顺利.但是当我尝试使用多核对图像进行小波变换来实现并行处理时，我必须传递某些参数，例如 小波族 阈值 阈值技术(硬/软) 但是我无法使用池对象传递这些参数，当我使用 pool.imap() 时，我只能将数据作为参数传递.但是当我使用 pool.apply_async
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使用 starmap() Python 创建对象 + 调用函数的多处理
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具有多个 args 和 kwargs 的函数的 Multiprocessing.pool
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