我有一小部分worker(4)和非常大的任务列表(5000~)。我正在使用池并使用map_async()发送任务。因为我正在运行的任务相当长，所以我将chunksize强制设置为1，这样一个长进程无法支撑一些较短的进程。我想做的是定期检查还有多少任务要提交。我知道最多4个将处于事件状态，我关心的是还有多少要处理。我用谷歌搜索了一下，找不到任何人这样做。一些简单的代码来帮助:importmultiprocessingimporttimedefmytask(num):print('Startedtask,sleeping%s'%num)time.sleep(num)pool=multipr
我正在使用作为脚本环境嵌入到应用程序(x64)中的Python3.1.4。到目前为止，我遇到了很多嵌入式python的限制。不知道是正常现象还是应用程序的程序员屏蔽了一些功能。例如下面的代码不工作:frommultiprocessingimportProcessdeff(name):print('hello',name)if__name__=='__main__':p=Process(target=f,args=('bob',))p.start()p.join()#-->errorinforking.py:'module'objecthasnoattribute'argv'#print
我尝试通过multiprocessing包中的Queue对Pipe的速度进行基准测试。我认为Pipe会更快，因为Queue在内部使用Pipe。奇怪的是，Pipe在发送大型numpy数组时比Queue慢。我在这里缺少什么？管道:importsysimporttimefrommultiprocessingimportProcess,PipeimportnumpyasnpNUM=1000defworker(conn):fortask_nbrinrange(NUM):conn.send(np.random.rand(400,400,3))sys.exit(1)defmain():parent_
我正在使用python的多处理库中的Pool类编写一个将在HPC集群上运行的程序。这是我正在尝试做的事情的抽象:defmyFunction(x):#myObjectisaglobalvariableinthiscasereturnmyFunction2(x,myObject)defmyFunction2(x,myObject):myObject.modify()#hereIamcallingsomemethodthatchangesmyObjectreturnmyObject.f(x)poolVar=Pool()argsArray=[ARGSARRAYGOESHERE]output=p
我正在尝试使用多处理计算和生成绘图。在Linux上，下面的代码运行正确，但在Mac(ML)上运行不正确，出现以下错误:importmultiprocessingimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportrpy2.robjectsasrobjectsdefmain():pool=multiprocessing.Pool()num_figs=2#generatesomerandomnumbersinput=zip(np.random.randint(10,1000,num_figs),range(num_figs))pool.map(
我需要在一个与所有其他内存完全隔离的进程中多次运行一个函数。我想为此使用multiprocessing(因为我需要序列化来自函数的复杂输出)。我将start_method设置为'spawn'并使用maxtasksperchild=1的池。我希望每个任务都有不同的进程，因此会看到不同的PID:importmultiprocessingimporttimeimportosdeff(x):print("PID:%d"%os.getpid())time.sleep(x)complex_obj=5#morecomplexaxtuallyreturncomplex_objif__name__=='
谁能告诉我为什么在具有四个ARMv7处理器的JetsonTK1上调用Python的multiprocessing.cpu_count()函数会返回1？>>>importmultiprocessing>>>multiprocessing.cpu_count()1JetsonTK1开发板或多或少是开箱即用的，没有人弄乱过cpuset。在同一个Pythonshell中，我可以打印/proc/self/status的内容，它告诉我该进程应该可以访问所有四个内核:>>>printopen('/proc/self/status').read()-----(snip)-----Cpus_allowe
我正在尝试在我的代码中使用multiprocessing以获得更好的性能。但是，我得到如下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\EpubBuilder\TinyEpub.py",line49,ine.epub2txt()File"D:\EpubBuilder\TinyEpub.py",line43,inepub2txttempread=self.get_text()File"D:\EpubBuilder\TinyEpub.py",line29,inget_texttxtlist=pool.map(self.char2text,charlist
我正在使用python多处理功能将某些功能映射到某些元素。类似这样的事情:defcomputeStuff(arguments,globalData,concurrent=True):pool=multiprocessing.Pool(initializer=initWorker,initargs=(globalData,))results=pool.map(workerFunction,list(enumerate(arguments)))returnresultsdefinitWorker(globalData):workerFunction.globalData=globalDat
我有一个函数可以执行一些模拟和返回字符串格式的数组。我想运行模拟(功能)不同的输入参数值，超过10000个可能的输入值，并将结果写入单个文件。我正在使用多处理，特别是pool.map函数并行运行模拟。全程模拟功能运行超过10000次需要很长时间，我很想跟踪整个操作过程。我认为下面当前代码中的问题是，pool.map运行函数10000次，在这些操作期间没有任何进程跟踪。一旦并行处理完成运行10000次模拟(可能是几小时到几天)，然后我会继续跟踪10000次模拟结果何时被保存到文件中。所以这并不是真正跟踪pool.map操作的处理。我的代码是否有允许进程跟踪的简单修复？defsimFunc
