Os.sched_getapherity(0)与os.cpu_count()
所以，我知道标题中这两种方法的区别，但不知道实际意义。 据我所知：如果您使用的NUM_Worker多于实际可用的内核，您将面临巨大的性能下降，因为您的操作系统不断来回切换以保持并行。我不知道这是不是真的，但我是从某个比我聪明的人那里读到的。 在os.cpu_count()的文档中写着： 返回系统的CPU数量。如果未确定，则返回NONE。此数量不等于 当前进程可以使用。可以获得可用
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多处理返回“打开的文件太多"；但是使用 `with...as` 可以解决这个问题.为什么?
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Python 多处理:在第一个子错误时中止映射
当其中一个孩子中止和/或抛出异常时，中止多处理的正确方法是什么? 我发现了各种各样的问题(通用多处理错误处理, 如何在出现异常时关闭多处理池但没有答案，...)，但没有关于如何停止对子异常进行多处理的明确答案. 例如，我期望以下代码: def f(x):睡眠(x)打印(f“f({x})")返回 1.0/(x - 2)定义主():使用 Pool(4) 作为 p:尝试:r = p.map
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星图与tqdm结合?
我在做一些并行处理，如下: 使用 mp.Pool(8) 作为 tmpPool:结果 = tmpPool.starmap(my_function, 输入) 输入如下所示:[(1,0.2312),(5,0.52) ...]即，int 和 float 的元组. 代码运行良好，但我似乎无法将其包裹在加载栏 (tqdm) 周围，例如可以使用 imap 方法完成，如下所示: tqdm.tqdm(m
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与 WKProcessPool 共享 cookie 用于 Swift 中的 WKWebView
谁能告诉我如何在 Swift 中创建 WKProcessPool?我不熟悉Objective-C.我必须创建一个 WKProcessPool 以便与所有 WKWebViews 共享 cookie.即使在显示具有相同类的另一个视图控制器时，我也想保留 cookie.我尝试了以下操作，但它不起作用. 导入 UIKit导入 WebKit类视图控制器:UIViewController，WKNavigat
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多处理池不适用于嵌套函数
以下代码未按预期执行. 导入多处理锁 = multiprocessing.Lock()定义虚拟():def log_results_l1(结果):锁定.获取()打印(“写入结果"，结果)锁.释放()def mp_execute_instance_l1(cmd):打印(命令)返回命令cmds = [x for x in range(10)]pool = multiprocessing.Pool(p
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为什么 ProcessPoolExecutor 和 Pool 在 Python 中调用 super() 会崩溃?
1.为什么以下使用 concurrent.futures 模块的 Python 代码会永远挂起? import concurrent.futuresA类:def f(自我):打印(“称为")B(A)类:def f(自我):executor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=2)executor.submit(super().
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如何将二维数组作为 multiprocessing.Array 传递给 multiprocessing.Pool?
我的目标是将父数组传递给 mp.Pool 并用 2 填充它，同时将其分发到不同的进程.这适用于一维数组: 将 numpy 导入为 np将多处理导入为 mp导入迭代工具def worker_function(i=None):全局 arr价值 = 2arr[i] = val打印(arr[:])def init_arr(arr=None):globals()['arr'] = arr定义主():arr
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Python multiprocessing.Pool:AttributeError
我在一个类中有一个方法需要在循环中做很多工作，我想把工作分散到我的所有内核上. 我写了下面的代码，如果我使用普通的 map() 就可以工作，但是使用 pool.map() 会返回一个错误. 导入多处理pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count() - 1)类其他类:def run(句子，图表):返回错误类 SomeClass:
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为什么并发.futures.ProcessPoolExecutor和multiprocessing.pool.Pool在Python中使用super失败?
为什么以下使用concurrent.futures模块的Python代码会永远挂起? import concurrent.futures class A: def f(self): print("called") class B(A): def f(self): executor = concurrent.futures.Proce
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多重处理返回“打开的文件太多".但是使用`with ... as`可以解决这个问题.为什么?
我正在使用此答案，以便在Linux机器上的Python中使用多处理来运行并行命令. 我的代码做了类似的事情: import multiprocessing import logging def cycle(offset): # Do stuff def run(): for nprocess in process_per_cycle: logger.
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使用ProcessPoolExecutor时更新变量
if __name__ == '__main__': MATCH_ID = str(doc_ref2.id) MATCH_ID_TEAM = doc_ref3.id with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=30) as executor: results = list(execut
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