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 habe ein Problem mit einem meiner Projekte. Ich habe versucht, ein gut dokumentiertes Beispiel für die Verwendung von Shared Memory zu finden, fork()aber ohne Erfolg. Grundsätzlich ist das Szenario ist , dass , wenn der Benutzer das Programm startet, muss ich im gemeinsam genutzten Speicher...
Ich muss oft eine Funktion auf die Gruppen eines sehr großen DataFrame(gemischten Datentyps) anwenden und möchte mehrere Kerne nutzen. Ich kann einen Iterator aus den Gruppen erstellen und das Multiprozessor-Modul verwenden, aber es ist nicht effizient, da jede Gruppe und die Ergebnisse der...
Ich habe ein 60 GB SciPy Array (Matrix), das ich zwischen mehr als 5 multiprocessing ProcessObjekten teilen muss . Ich habe numpy-sharedmem gesehen und diese Diskussion auf der SciPy-Liste gelesen . Es scheint zwei Ansätze zu geben - numpy-sharedmemund die Verwendung von a
Ich habe eine Anwendung erstellt, die auch als Service- -serviceSwitch (mit einem ) ausgeführt werden kann. Dies funktioniert einwandfrei, wenn ich den Dienst über eine Eingabeaufforderung ausführe (ich habe etwas eingerichtet, mit dem ich ihn von einer Konsole aus debuggen kann, wenn er nicht als...