Multiprocessing ist die Verwendung von zwei oder mehr Zentraleinheiten (CPUs) innerhalb eines einzelnen Computersystems. Relevante Implementierungs- und Verwendungsdetails variieren je nach Betriebssystem und Programmiersprache. Fügen Sie daher immer Tags für das Betriebssystem und die Sprache hinzu, wenn Sie dieses Tag verwenden.
Gibt es in der Python-Multiprozessor-Bibliothek eine Variante von pool.map, die mehrere Argumente unterstützt? text = "test" def harvester(text, case): X = case[0] text+ str(X) if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=6) case = RAW_DATASET
Ich habe keine klaren Beispiele mit Anwendungsfällen für Pool.apply , Pool.apply_async und Pool.map gesehen . Ich benutze hauptsächlich Pool.map; Was sind die Vorteile
Es tut mir leid, dass ich den Fehler nicht mit einem einfacheren Beispiel reproduzieren kann und mein Code zu kompliziert ist, um ihn zu veröffentlichen. Wenn ich das Programm in der IPython-Shell anstelle des regulären Python ausführe, funktionieren die Dinge gut. Ich habe einige frühere Hinweise...
Im Moment habe ich ein zentrales Modul in einem Framework, das mit dem Python 2.6- multiprocessingModul mehrere Prozesse erzeugt . Da es verwendet wird multiprocessing, gibt es ein Multiprozessor-fähiges Protokoll auf Modulebene LOG = multiprocessing.get_logger(). Gemäß den Dokumenten verfügt...
Ich versuche zu verwenden , multiprocessing‚s - Pool.map()Funktion Arbeit gleichzeitig zu teilen aus. Wenn ich den folgenden Code verwende, funktioniert es einwandfrei: import multiprocessing def f(x): return x*x def go(): pool = multiprocessing.Pool(processes=4) print pool.map(f,...
Im folgenden Beispielcode möchte ich den Rückgabewert der Funktion wiederherstellen worker. Wie kann ich das machen? Wo ist dieser Wert gespeichert? Beispielcode: import multiprocessing def worker(procnum): '''worker function''' print str(procnum) + ' represent!' return procnum if __name__...
Ich versuche zu lernen, wie man Pythons multiprocessingPaket benutzt, aber ich verstehe den Unterschied zwischen map_asyncund nicht imap. Mir ist aufgefallen, dass beide map_asyncund imapasynchron ausgeführt werden. Wann sollte ich einen über den anderen verwenden? Und wie soll ich das...
Wenn ich so etwas wie: from multiprocessing import Pool p = Pool(5) def f(x): return x*x p.map(f, [1,2,3]) es funktioniert gut. Setzen Sie dies jedoch als Funktion einer Klasse: class calculate(object): def run(self): def f(x): return x*x p = Pool() return p.map(f, [1,2,3]) cl =...
Was sind die grundlegenden Unterschiede zwischen Warteschlangen und Pipes im Multiprocessing-Paket von Python ? In welchen Szenarien sollte man sich voreinander entscheiden? Wann ist die Verwendung vorteilhaft Pipe()? Wann ist die Verwendung vorteilhaft
In Python 3.2 wurden Concurrent Futures eingeführt , bei denen es sich anscheinend um eine erweiterte Kombination der älteren Threading- und Multiprocessing- Module handelt. Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung für CPU-gebundene Aufgaben gegenüber dem älteren Multiprozessor-Modul? Dieser...
Ich lerne, wie ich die threadingund die multiprocessingModule in Python verwende, um bestimmte Operationen parallel auszuführen und meinen Code zu beschleunigen. Ich finde es schwierig (vielleicht weil ich keinen theoretischen Hintergrund dazu habe) zu verstehen, was der Unterschied zwischen einem...
Wie kann ich mit KeyboardInterrupt-Ereignissen mit den Multiprocessing-Pools von Python umgehen? Hier ist ein einfaches Beispiel: from multiprocessing import Pool from time import sleep from sys import exit def slowly_square(i): sleep(1) return i*i def go(): pool = Pool(8) try: results =...
Ich bin mir nicht sicher, ob dies mehr als Betriebssystemproblem zählt, aber ich dachte, ich würde hier fragen, falls jemand einen Einblick in das Python-Ende der Dinge hat. Ich habe versucht, eine CPU-schwere forSchleife mithilfe von zu parallelisieren joblib, aber ich stelle fest, dass nicht...
Angenommen, ich habe ein großes Speicher-Numpy-Array. Ich habe eine Funktion func, die dieses riesige Array als Eingabe verwendet (zusammen mit einigen anderen Parametern). funcmit verschiedenen Parametern kann parallel ausgeführt werden. Beispielsweise: def func(arr, param): # do stuff to arr,...
Ich versuche mein erstes formales Python-Programm mit Threading und Multiprocessing auf einem Windows-Computer. Ich kann die Prozesse jedoch nicht starten, da Python die folgende Meldung ausgibt. Die Sache ist, ich meine Fäden in der nicht startet Hauptmodul. Die Threads werden in einem separaten...
Ein Programm, das mehrere Prozesse erstellt, die in einer Join-fähigen Warteschlange arbeiten Q, und möglicherweise ein globales Wörterbuch manipuliert D, um Ergebnisse zu speichern. (So kann jeder untergeordnete Prozess Dsein Ergebnis speichern und auch sehen, welche Ergebnisse die anderen...
Ich möchte ein Numpy-Array im gemeinsam genutzten Speicher zur Verwendung mit dem Multiprocessing-Modul verwenden. Die Schwierigkeit besteht darin, es wie ein Numpy-Array zu verwenden und nicht nur als ctypes-Array. from multiprocessing import Process, Array import scipy def f(a): a[0] = -a[0] if...
Erfahren Sie mehr über Python Multiprocessing (aus einem PMOTW-Artikel ) und würden Sie gerne klarstellen, was genau die join()Methode tut. In einem alten Tutorial aus dem Jahr 2008 heißt es, dass ohne den p.join()Aufruf im folgenden Code "der untergeordnete Prozess im Leerlauf bleibt und nicht...
Werden untergeordnete Prozesse über Multiprozessor- Freigabeobjekte erzeugt, die zuvor im Programm erstellt wurden? Ich habe folgendes Setup: do_some_processing(filename): for line in file(filename): if line.split(',')[0] in big_lookup_object: # something here if __name__ == '__main__':...
Ich habe festgestellt, dass es in Python 3.4 nur wenige verschiedene Bibliotheken für Multiprocessing / Threading gibt: Multiprocessing vs Threading vs Asyncio . Aber ich weiß nicht, welches ich verwenden soll oder welches das "empfohlene" ist. Tun sie dasselbe oder sind sie unterschiedlich? Wenn...