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
例如，如果我有一个带有2个处理器的池对象:p=multiprocessing.Pool(2)我想遍历目录中的文件列表并使用map函数谁能解释一下这个函数的block大小是多少:p.map(func,iterable[,chunksize])如果我将chunksize例如设置为10，这是否意味着每10个文件都应该使用一个处理器进行处理？ 最佳答案 看documentationforPool.map看来您几乎是正确的:chunksize参数将导致可迭代对象被拆分为大约大小的片段，并且每个片段都作为单独的任务提交。所以在您的示例中，是的，
例如，如果我有一个带有2个处理器的池对象:p=multiprocessing.Pool(2)我想遍历目录中的文件列表并使用map函数谁能解释一下这个函数的block大小是多少:p.map(func,iterable[,chunksize])如果我将chunksize例如设置为10，这是否意味着每10个文件都应该使用一个处理器进行处理？ 最佳答案 看documentationforPool.map看来您几乎是正确的:chunksize参数将导致可迭代对象被拆分为大约大小的片段，并且每个片段都作为单独的任务提交。所以在您的示例中，是的，
我是Python中多处理的新手，并试图弄清楚是否应该使用Pool或Process来异步调用两个函数。我有两个函数进行curl调用并将信息解析为2个单独的列表。根据互联网连接，每个功能可能需要大约4秒。我意识到瓶颈在于ISP连接，多处理不会加快速度，但是让它们都启动异步会很好。另外，这对我来说是一个很好的学习经验，可以让我进入python的多处理，因为我以后会更多地使用它。我已阅读Pythonmultiprocessing.Pool:whentouseapply,apply_asyncormap?它很有用，但仍然有我自己的问题。所以我可以做到的一种方法是:deffoo():passdef
我是Python中多处理的新手，并试图弄清楚是否应该使用Pool或Process来异步调用两个函数。我有两个函数进行curl调用并将信息解析为2个单独的列表。根据互联网连接，每个功能可能需要大约4秒。我意识到瓶颈在于ISP连接，多处理不会加快速度，但是让它们都启动异步会很好。另外，这对我来说是一个很好的学习经验，可以让我进入python的多处理，因为我以后会更多地使用它。我已阅读Pythonmultiprocessing.Pool:whentouseapply,apply_asyncormap?它很有用，但仍然有我自己的问题。所以我可以做到的一种方法是:deffoo():passdef
我想要一个长时间运行的进程通过队列(或类似的东西)返回它的进度，我将把它提供给进度条对话框。当过程完成时，我还需要结果。此处的测试示例失败并出现RuntimeError:Queueobjectsshouldonlybesharedbetweenprocessesthroughinheritance。importmultiprocessing,timedeftask(args):count=args[0]queue=args[1]foriinxrange(count):queue.put("%dmississippi"%i)return"Done"defmain():q=multipro
我想要一个长时间运行的进程通过队列(或类似的东西)返回它的进度，我将把它提供给进度条对话框。当过程完成时，我还需要结果。此处的测试示例失败并出现RuntimeError:Queueobjectsshouldonlybesharedbetweenprocessesthroughinheritance。importmultiprocessing,timedeftask(args):count=args[0]queue=args[1]foriinxrange(count):queue.put("%dmississippi"%i)return"Done"defmain():q=multipro
我正在尝试使用部分函数，以便pool.map()可以针对具有多个参数的函数(在本例中为Lock()对象)。这里是示例代码(取self上一个问题的答案):fromfunctoolsimportpartialdeftarget(lock,iterable_item):foriteminitems:#Docoolstuffif(...someconditionhere...):lock.acquire()#Writetostdoutorlogfile,etc.lock.release()defmain():iterable=[1,2,3,4,5]pool=multiprocessing.
我正在尝试使用部分函数，以便pool.map()可以针对具有多个参数的函数(在本例中为Lock()对象)。这里是示例代码(取self上一个问题的答案):fromfunctoolsimportpartialdeftarget(lock,iterable_item):foriteminitems:#Docoolstuffif(...someconditionhere...):lock.acquire()#Writetostdoutorlogfile,etc.lock.release()defmain():iterable=[1,2,3,4,5]pool=multiprocessing.
我有以下功能:defcopy_file(source_file,target_dir):pass现在我想使用multiprocessing来一次执行这个函数:p=Pool(12)p.map(lambdax:copy_file(x,target_dir),file_list)问题是，lambda不能被腌制，所以这失败了。解决此问题的最简洁(pythonic)方法是什么？ 最佳答案 使用函数对象:classCopier(object):def__init__(self,tgtdir):self.target_dir=tgtdirdef_
