如何在PYTHON中读取、处理和写入大文件？
我有一个100 GB大小的txt文件。我必须以最快的方式读取它，做一些处理，并以与原始文件相同的顺序写入。对于读和写，我不能使用多处理，对于处理，我尝试了MAP但内存溢出，我也尝试了IMAP，但它似乎没有加快进程。 推荐答案 暂时忘掉加速问题吧，如果您必须处理一个100 GB的文件，您的问题应该是内存消耗。您的第一个问题是让它完全正常工作。 您不能将整个文件读入内存，然后对其进行处理
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如何将多个参数传递给一个函数，该函数由conCurent.futures.ProcessPoolExecutor中的ecutor.map()迭代
此问题在Stackoverflow中发布了几次，但没有一个对我有帮助，因为我的案例非常具体。 我有一个函数MyFunction(p1，p2，p3，p4)，它需要4个参数才能运行。 我需要以多处理方式运行MyFunction。 我使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor来完成此工作。 我知道如何在Executor.map(MyFunct
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如何使用多处理实现发布/订阅模式？
有没有办法使用multiprocessing数据结构创建发布/订阅模式？换句话说，我希望拥有类似队列的东西，只是发布者可以同时向多个工作进程发送单个命令。 推荐答案 您可以创建自己的数据结构，以使用multiprocessing.Queue包装器实现简单的发布/订阅模式： import os import multiprocessing from functools import
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在不等待脚本执行的情况下调用脚本
我想知道是否有任何方法可以调用一个python脚本并在不同的线程中完全启动该程序，这样主程序(调用者)就不必等到被调用的脚本执行完毕。到目前为止，我已经尝试了subprocess和os.system，但这两个都会延迟，直到脚本执行完毕。 main.py os.system('"F:second.py"') //continue the rest of the code without
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如何在多进程中启动100个工人？
我尝试使用python调用我的函数，my_function()100次。由于my_function需要一段时间才能运行，我希望将此进程并行化。 我尝试阅读https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html的文档，但找不到启动100个工作人员的简单示例。顺序并不重要；我只需要该函数运行100次。 有什么建议/代码提示吗？ 推
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在这个文件中，我用pool.map做错了什么，导致什么都没有出现，并且我必须重新启动外壳程序？
在下面的使用多处理的python文件中，我遗漏了什么或者做错了什么？当我运行它时，没有任何反应，我必须重新启动外壳程序！ def f(x): lo=0 for i in range(x): lo+=i return(lo) from multiprocessing import Pool def f_parallel(x1,x2,x3,x4):
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并行化组合蟒蛇
如何并行化下面的代码，属性列中的元素数量接近15，因此组合花费了更多的时间。 combs = set() for L in range(0,len(attributes)+1): combs.add(itertools.combinations(attributes,L)) 有没有办法使用多进程将其并行化？ 我尝试过此操作，但遇到此错误。-如果区块大小<；=0：
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如何使用多处理管理作用域
我正在尝试实现一个使用pythonmultiprocessing的函数，以加快计算速度。我正在尝试创建成对距离矩阵，但使用for循环的实现需要8个多小时。 这段代码似乎运行得更快，但当我打印时，矩阵中全是零。当我打印函数中的行时，它似乎起作用了。我认为这是范围问题，但我无法理解如何处理它。 import multiprocessing import time import numpy
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使用多进程避免因队列溢出而导致的死锁。JoinableQueue
假设我们有一个multiprocessing.Pool，其中工作线程共享multiprocessing.JoinableQueue，将工作项出队并可能将更多工作入队： def worker_main(queue): while True: work = queue.get() for new_work in process(work):
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如何使用多进程池读取文件
我要读取内容约为2 GB的文件，我尝试使用多进程池来执行，但收到错误： TypeError: 'type' object is not iterable 我知道map总是接受可迭代参数，但有什么方法可以做到这一点吗？ 到目前为止，我的代码如下： def load_embeddings(FileName): #file = open(FileName,'r') em
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为什么这个多处理代码比串行码慢？
我在集群计算设施上尝试了以下Python程序，既有顺序版本，也有并行版本。我可以清楚地看到(使用top命令)为并行程序启动的更多进程。但当我给它计时时，似乎并行版本花了更多的时间。可能的原因是什么？随函附上代码和计时信息。 #parallel.py from multiprocessing import Pool import numpy def sqrt(x): return numpy
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PYTHON无差错跳转过程中的多处理
我有以下代码，它的行为非常奇怪。 class A: def __init__(self): self.lock = Lock() self.process_list = [] self.event_list = [] def run(self): self.process_list = []
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并行计算任务在PYTHON中的强力执行
/*这不是为了任何非法的事情，只是我的学校只使用7个整数，我想看看我是否能及时解决这个问题，因为目前我需要1.59年才能破解密码。学校在现场有自己的私人服务器，任何人都可以使用，而且很容易被发现。我只会在他们允许的情况下对我或我的朋友这么做。*/ 我只是想使用多进程或并发。期货来让这个密码破解程序在合理的时间内运行。 以下是我将其并列的尝试 import smtplib from
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通过使用python脚本获取其父进程的ID来终止进程及其子进程/协进程
我正在使用多处理来查找我的需求。 当它运行时，我得到了一个PID(可能是父母！我不知道该怎么称呼它)，然后使用它们自己的进程ID和第一个进程的引用ID联合进程。 现在我需要通过只终止第一个进程来终止所有这些进程，这将是最好的方法。这也是一种毕德式的方式。 场景类似 ps -ef |grep py 我收到了 2222 0001 first.py #0001 is
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BrokenPipeError：[Errno 32]Python多处理
我在做一个Web抓取项目，但处理数据花费了很多时间，我想了一个替代方法来抓取被抓取的产品的源代码，然后单独处理数据。 我所做的是，将每个产品的源代码分别存储在数组中的元组中，并将该数组数据保存在文本文件中，以供以后进一步处理。我将数据保存为10,000个产品的大块。每个文本文件大小约为10 GB。 当我开始使用多处理来处理数据时，我不断地遇到BrokenPipeError：[Error
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使用字典类型时多处理时出现EOF错误？
我有下面这段代码，它完全可以执行我想要的操作。但是，对于文件大小较大的文件，它会中断并给我一个错误： 错误："；引发EOFError； def co(operation, in_queue, processed_lines): while True: item = in_queue.get() line_number, line = it
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Python子类化多处理。锁定
我正在尝试了解为什么Python无法编译以下类。 class SharedResource(multiprocessing.Lock): def __init__(self, blocking=True, timeout=-1): # super().__init__(blocking=True, timeout=-1) self.blocking =
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如何在CPU核心上执行函数，并在完成时获得回调？
如何在CPU核心上执行函数，并在函数完成时获得回调？ 上下文 我正在接收流： symbols = ['ABC', 'DFG', ...] # 52 of these handlers = { symbol: Handler(symbol) for symbol in symbols } async for symbol, payload in lines: # 600M
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使用多处理的Python进程词典[Python3.7]
我是多处理的新手，我需要一些帮助来了解如何将当前代码转换为使用多处理，以便它可以更快地处理数据。我有以下数据 accounts = [{'Id': '123', 'Email': 'Test_01@gmail.com', 'Status': 'ACTIVE'}, {'Id': '124', 'Email': 'Test_02@gmail.com', 'Status
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在Run_in_Executor中运行图像处理。适应多处理
嘿，我在使用Fastapi异步构建的API上运行了大量的图像操作。我希望能够异步运行图像处理。因此，我使用了Run_in_Executor，我相信它是在一个单独的线程中运行的。然而，有人告诉我，改用python多处理更好。搬家有什么好处吗？ import asyncio import functools from app.exceptions.errors import Manipulat
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