如何在类内的python中并行化for?
我有一个python函数funz，每次返回一个长度为p的不同数组时，它都会返回. 我需要在不同的时间运行此函数，然后计算每个值的平均值. 我可以使用for循环来执行此操作，但是这会花费很多时间. 我正在尝试使用库多处理，但是遇到错误. import sklearn as sk import numpy as np from sklearn.base import BaseEsti
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python multiprocessing.Pool杀死*特定*长时间运行或挂起的进程
我需要执行许多并行数据库连接和查询的池.我想使用multiprocessing.Pool或current.futures ProcessPoolExecutor. Python 2.7.5 在某些情况下，查询请求花费的时间太长或永远无法完成(挂起/僵尸进程).我想从已超时的multiprocessing.Pool或current.futures ProcessPoolExecutor中终止特
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Python NotImplementedError:无法在进程之间传递池对象
当页面附加到页面列表时，我正在尝试交付工作，但是我的代码输出返回NotImplementedError.这是我要执行的代码: 代码: from multiprocessing import Pool, current_process import time import random import copy_reg import types import threading cla
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Python:如何在多处理池中使用值和数组
对于带有Process的multiprocessing，我可以通过设置args参数来使用Value, Array. 在multiprocessing和Pool之间，如何使用Value, Array.在文档中没有关于如何执行此操作的内容. from multiprocessing import Process, Value, Array def f(n, a): n.value
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多处理池是否为每个进程分配了相同数量的任务，或者是否将它们分配为可用的?
当map可迭代为multiprocessing.Pool时，是将迭代在开始时针对池中的每个进程划分为一个队列，还是在一个进程空闲时是否有一个共同的队列来执行任务? def generate_stuff(): for foo in range(100): yield foo def process(moo): prin
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python多处理池终止
我正在处理渲染场，我需要我的客户端能够启动渲染器的多个实例而不会阻塞，以便客户端可以接收新命令.我的工作正常，但是在终止创建的进程时遇到了麻烦. 在全局级别，我定义了我的池(以便可以从任何函数访问它): p = Pool(2) 然后我用apply_async调用渲染器: for i in range(totalInstances): p.apply_async(ren
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Python多重处理永远不会加入
我正在使用multiprocessing，特别是使用Pool来剥离几个“线程"来完成我所进行的一系列缓慢的工作.但是，由于某些原因，即使所有孩子似乎都已死亡，我也无法重新加入主线程. 已解决:该问题的答案似乎是仅启动多个Process对象，而不是使用Pool.原因尚不十分清楚，但我怀疑剩余的过程是池的管理者，并且在过程完成时不会死.如果还有其他人有这个问题，那就是答案. 主线程
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不能腌制功能
所以我试图通过做一些多处理来加快我的计算时间 我正在尝试使用池工作程序. 我的代码顶部有 import Singal as s import multiprocessing as mp def wrapper(Channel): Noise_Frequincies = [] for i in range(1,125): Noise_Frequinc
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守护进程内部的Python多处理池
我对此问题提出了一个问题，但没有得到足够彻底的答案来解决该问题(很可能是由于在解释我的问题时缺乏严谨性，这是我要纠正的问题):python多处理守护程序中的僵尸进程 我正在尝试实现一个python守护程序，该守护程序使用工作池来使用Popen执行命令.我从 http://www.jejik.com/articles/借来了基本守护程序2007/02/a_simple_unix_linux_d
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如何解决"AttributeError:__ exit__"问题在Python中的多进程中?
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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带有Pathos的Python多处理
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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不能腌制< type'instancemethod'>使用python的多处理Pool.apply_async()
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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Python multiprocessing.Pool()不使用每个CPU的100％
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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无法腌制静态方法-多处理-Python
我在我的代码中应用了一些并行化，在其中我使用了类.我知道如果没有Python提供的其他方法，就不可能选择类方法.我在此处找到了解决方案.在我的代码中，我必须使用类将它们并行化的部分.在这里，我发布了一个非常简单的代码，仅表示我的结构(相同，但是我删除了方法内容，这是很多数学计算，对于我得到的输出而言无关紧要).问题是，因为我可以腌制一种方法(shepard_interpolation)，但是用另一
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具有不同功能的多进程池
多进程工作池的大多数示例在不同的进程中执行单个功能，例如 def foo(args): pass if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=30) res=pool.map_async(foo,args) 是否有一种方法可以处理池中的两个不同且独立的功能?这样您就可以分配f.e.
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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(
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Python:使用多处理池时，写入具有队列的单个文件
我有成千上万的文本文件，希望通过各种方式进行解析.我想将输出保存到单个文件中，而不会出现同步问题.我一直在使用多处理池来节省时间，但是我不知道如何结合使用池和队列. 以下代码将保存文件名和文件中连续"x"的最大数目.但是，我希望所有进程都将结果保存到同一文件中，而不是像示例中那样保存到不同文件中.任何帮助，将不胜感激. import multiprocessing with open
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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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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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