一言以蔽之当使用concurrent.futures并行化我的代码时，我得到了一个BrokenProcessPool异常。不会显示更多错误。我想找到错误的原因并询问如何做到这一点的想法。完整问题我正在使用concurrent.futures并行化一些代码。withProcessPoolExecutor()aspool:mapObj=pool.map(myMethod,args)我以(且仅以)以下异常结束:concurrent.futures.process.BrokenProcessPool:Achildprocessterminatedabruptly,theprocesspooli

我只是在搜索这个新的实现，我使用python2.7，我必须安装this，所以如果我使用它，我会忘记CPython上的GIL这个词吗？ 最佳答案 不，concurrent.futures几乎与GIL没有任何关系。使用进程而不是线程是GIL的良药。(当然，像所有药物一样，它有副作用。但它有效。)futures模块只是为您提供了一种比直接使用threading或multiprocessing更简单的方法来安排和等待任务。它还有一个额外的优势，您可以在线程池和进程池(甚至可能是greenlet循环，或者您发明和构建的疯狂东西)之间交换，而无

如果我使用Queue.Queue，那么我的read()函数不起作用，为什么？但是，如果我使用multiprocessing.Queue，它运行良好:frommultiprocessingimportPool,Process,Queueimportos,time#fromQueueimportQueuedefwrite(q):forvin['A','B','C']:print'Put%stoqueue'%vq.put_nowait(v)time.sleep(0.2)defread(q):while1:ifnotq.empty():v=q.get(True)print"Get%sfromq

在从concurrent.futures中决定将max_workers设置为什么时，需要考虑哪些因素？只要您期望Python3.5+可用，是否有任何理由不将max_workers设置为None，这将“默认为机器上的处理器数量，乘以5”，如此处文档中所述？https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 最佳答案 我不认为这个问题可以如此普遍地解决；这将取决于每个案例。来自thisanswer:

我有一个long_task函数，它运行大量cpu绑定(bind)计算，我想通过使用新的asyncio框架使其异步。生成的long_task_async函数使用ProcessPoolExecutor将工作卸载到不同的进程，从而不受GIL的约束。问题在于，出于某种原因，从ProcessPoolExecutor.submit返回的concurrent.futures.Future实例在产生时会抛出一个TypeError。这是设计使然吗？这些future与asyncio.Future类不兼容吗？有什么解决方法？我还注意到生成器不可picklable，因此将协程提交给ProcessPoolExe

我正在使用GPU版本的keras在预训练网络上应用迁移学习。我不明白如何定义参数max_queue_size、workers和use_multiprocessing。如果我更改这些参数(主要是为了加快学习速度)，我不确定每个时期是否仍然可以看到所有数据。max_queue_size:用于“预缓存”来自生成器的样本的内部训练队列的最大大小问题:这是指在CPU上准备了多少批处理？它与workers有什么关系？如何最佳定义？worker:并行生成批处理的线程数。批处理在CPU上并行计算，并即时传递到GPU以进行神经网络计算问题:如何确定我的CPU可以/应该并行生成多少批处理？use_mult

假设我有以下代码:importasyncioimportthreadingqueue=asyncio.Queue()defthreaded():importtimewhileTrue:time.sleep(2)queue.put_nowait(time.time())print(queue.qsize())@asyncio.coroutinedefasync():whileTrue:time=yieldfromqueue.get()print(time)loop=asyncio.get_event_loop()asyncio.Task(async())threading.Thread(

很清楚如何创建从URL正则表达式调度的URLPattern:(r'^books/$',books),books可以根据请求方法进一步发送:defbooks(request):ifrequest.method=='POST':...else:...我想知道是否有一种惯用的方法将请求方法包含在URLPattern中，将所有调度/路由信息保存在一个位置，例如:(r'^books/$',GET,retrieve-book),(r'^books/$',POST,update-books),(r'^books/$',PUT,create-books), 最佳答案

在python中实现多处理的一个简单方法是frommultiprocessingimportPooldefcalculate(number):returnnumberif__name__=='__main__':pool=Pool()result=pool.map(calculate,range(4))另一种基于futures的实现是fromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutordefcalculate(number):returnnumberwithProcessPoolExecutor()asexecutor:result=execu

在python中实现多处理的一个简单方法是frommultiprocessingimportPooldefcalculate(number):returnnumberif__name__=='__main__':pool=Pool()result=pool.map(calculate,range(4))另一种基于futures的实现是fromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutordefcalculate(number):returnnumberwithProcessPoolExecutor()asexecutor:result=execu