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 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...
Ich verwende 'multiprocess.Pool.imap_unordered' wie folgt from multiprocessing import Pool pool = Pool() for mapped_result in pool.imap_unordered(mapping_func, args_iter): do some additional processing on mapped_result Muss ich pool.closeoder pool.joinnach der for-Schleife aufrufen...
Die Dokumentation für das multiprocessingModul zeigt, wie eine Warteschlange an einen Prozess übergeben wird, mit dem begonnen wurde multiprocessing.Process. Aber wie kann ich eine Warteschlange für asynchrone Arbeitsprozesse freigeben, mit denen begonnen wurde apply_async? Ich brauche keine...
import subprocess def my_function(x): return x + 100 output = subprocess.Popen(my_function, 1) #I would like to pass the function object and its arguments print output #desired output: 101 Ich habe nur Dokumentation zum Öffnen von Unterprozessen mit separaten Skripten gefunden. Weiß jemand, wie...
Welche Faktoren bestimmen ein optimales chunksizeArgument für Methoden wie multiprocessing.Pool.map()? Die .map()Methode scheint eine beliebige Heuristik für ihre Standard-Blockgröße zu verwenden (siehe unten). Was motiviert diese Wahl und gibt es einen nachdenklicheren Ansatz, der auf einer...
Angenommen, ich habe den folgenden Code: from scipy import * import multiprocessing as mp num_cores = mp.cpu_count() from joblib import Parallel, delayed import matplotlib.pyplot as plt def func(x,y): return y/x def main(y, xmin,xmax, dx): x = arange(xmin,xmax,dx) output =
Nehmen wir also an, Sie haben einen Python-Prozess, der Daten in Echtzeit mit ungefähr 500 Zeilen pro Sekunde (dies kann weiter parallelisiert werden, um auf ungefähr 50 ps zu reduzieren) aus einem Warteschlangensystem sammelt und an Folgendes anfügt DataFrame: rq = MyRedisQueue(..) df =...