在python中使用multiprocessing.Pool和以下代码时，有一些奇怪的行为。frommultiprocessingimportPoolp=Pool(3)deff(x):returnxthreads=[p.apply_async(f,[i])foriinrange(20)]fortinthreads:try:print(t.get(timeout=1))exceptException:pass我收到以下错误三次(池中的每个线程一个)，并打印“3”到“19”:AttributeError:'module'objecthasnoattribute'f'前三个apply_asy
(这个问题是关于如何让multiprocessing.Pool()运行代码更快。我终于解决了，最终解决方案可以在帖子底部找到。)原问题:我正在尝试使用Python将一个单词与列表中的许多其他单词进行比较，并检索最相似的列表。为此，我使用了difflib.get_close_matches函数。我在使用Python2.6.5的相对较新且功能强大的Windows7笔记本电脑上。我想要的是加快比较过程，因为我的单词比较列表很长，我必须多次重复比较过程。当我听说多处理模块时，如果比较可以分解为工作任务并同时运行(从而利用机器功率来换取更快的速度)，我的比较任务将更快地完成，这似乎是合乎逻辑的。
(这个问题是关于如何让multiprocessing.Pool()运行代码更快。我终于解决了，最终解决方案可以在帖子底部找到。)原问题:我正在尝试使用Python将一个单词与列表中的许多其他单词进行比较，并检索最相似的列表。为此，我使用了difflib.get_close_matches函数。我在使用Python2.6.5的相对较新且功能强大的Windows7笔记本电脑上。我想要的是加快比较过程，因为我的单词比较列表很长，我必须多次重复比较过程。当我听说多处理模块时，如果比较可以分解为工作任务并同时运行(从而利用机器功率来换取更快的速度)，我的比较任务将更快地完成，这似乎是合乎逻辑的。
我正在使用python2.7，并尝试在自己的进程中运行一些CPU繁重的任务。我希望能够将消息发送回父进程，以使其了解进程的当前状态。多处理队列似乎很适合这个，但我不知道如何让它工作。所以，这是我的基本工作示例减去队列的使用。importmultiprocessingasmpimporttimedeff(x):returnx*xdefmain():pool=mp.Pool()results=pool.imap_unordered(f,range(1,6))time.sleep(1)printstr(results.next())pool.close()pool.join()if__nam
我正在使用python2.7，并尝试在自己的进程中运行一些CPU繁重的任务。我希望能够将消息发送回父进程，以使其了解进程的当前状态。多处理队列似乎很适合这个，但我不知道如何让它工作。所以，这是我的基本工作示例减去队列的使用。importmultiprocessingasmpimporttimedeff(x):returnx*xdefmain():pool=mp.Pool()results=pool.imap_unordered(f,range(1,6))time.sleep(1)printstr(results.next())pool.close()pool.join()if__nam
multiprocessing.Pool快把我逼疯了...我想升级许多软件包，并且对于每个软件包，我都必须检查是否有更高版本。这是由check_one函数完成的。主要代码在Updater.update方法中:在那里我创建了Pool对象并调用map()方法。代码如下:defcheck_one(args):res,total,package,version=argsi=res.qsize()logger.info('\r[{0:.1%}-{1},{2}/{3}]',i/float(total),package,i,total,addn=False)try:json=PyPIJson(pac
multiprocessing.Pool快把我逼疯了...我想升级许多软件包，并且对于每个软件包，我都必须检查是否有更高版本。这是由check_one函数完成的。主要代码在Updater.update方法中:在那里我创建了Pool对象并调用map()方法。代码如下:defcheck_one(args):res,total,package,version=argsi=res.qsize()logger.info('\r[{0:.1%}-{1},{2}/{3}]',i/float(total),package,i,total,addn=False)try:json=PyPIJson(pac
我正在试验新的Shinyconcurrent.futuresPython3.2中引入的模块，我注意到，几乎使用相同的代码，使用concurrent.futures中的Pool比使用multiprocessing.Pool慢方式.这是使用多处理的版本:defhard_work(n):#Realhardworkherepassif__name__=='__main__':frommultiprocessingimportPool,cpu_counttry:workers=cpu_count()exceptNotImplementedError:workers=1pool=Pool(proc
我正在试验新的Shinyconcurrent.futuresPython3.2中引入的模块，我注意到，几乎使用相同的代码，使用concurrent.futures中的Pool比使用multiprocessing.Pool慢方式.这是使用多处理的版本:defhard_work(n):#Realhardworkherepassif__name__=='__main__':frommultiprocessingimportPool,cpu_counttry:workers=cpu_count()exceptNotImplementedError:workers=1pool=Pool(proc
我看过几篇关于使用Python多处理模块的内存使用的帖子。然而，这些问题似乎并没有回答我在这里遇到的问题。我发布我的分析，希望有人可以帮助我。问题我正在使用多处理并行执行任务，我注意到工作进程的内存消耗无限增长。我有一个小的独立示例，应该可以复制我注意到的内容。importmultiprocessingasmpimporttimedefcalculate(num):l=[num*numfornuminrange(num)]s=sum(l)dell#deletelistsasanoptionreturnsif__name__=="__main__":pool=mp.Pool(proces
