我有Node.js服务，我在其中使用mongo-API与Document/CosmosDB进行通信。我的服务运行良好并执行了所有的crud操作，但1分钟后从服务中抛出了一些mongo错误。/document-db-service/node_modules/mongodb/lib/utils.js:123process.nextTick(function(){throwerr;});^MongoError:pooldestroyedatPool.write(/document-db-service/node_modules/mongodb-core/lib/connection/pool
如何让multiprocessing.pool.map按数字顺序分配进程？更多信息:我有一个程序可以处理几千个数据文件，为每个文件绘制一个图。我正在使用multiprocessing.pool.map将每个文件分发到处理器，并且效果很好。有时这需要很长时间，在程序运行时查看输出图像会很好。如果map进程按顺序分发快照，这会容易得多；相反，对于我刚刚执行的特定运行，分析的前8个快照是:0、78、156、234、312、390、468、546。有没有办法让它按数字顺序更紧密地分布它们？示例:这是一个包含相同关键元素的示例代码，并显示相同的基本结果:importsysfrommultipro
imap_unordered返回的迭代器的结果排序是任意的，而且它似乎并不比imap运行得快(我用以下代码检查)，那么为什么要使用这种方法呢？frommultiprocessingimportPoolimporttimedefsquare(i):time.sleep(0.01)returni**2p=Pool(4)nums=range(50)start=time.time()print'Usingimap'foriinp.imap(square,nums):passprint'Timeelapsed:%s'%(time.time()-start)start=time.time()pri
我编写了一个小脚本来在4个线程之间分配工作负载并测试结果是否保持有序(相对于输入的顺序):frommultiprocessingimportPoolimportnumpyasnpimporttimeimportrandomrows=16columns=1000000vals=np.arange(rows*columns,dtype=np.int32).reshape(rows,columns)defworker(arr):time.sleep(random.random())#lettheprocesssleeparandomforidxinnp.ndindex(arr.shape):
我正在学习如何使用multiprocessing，并找到thefollowingexample.我想对值求和如下:frommultiprocessingimportPoolfromtimeimporttimeN=10K=50w=0defCostlyFunction(z):r=0forkinxrange(1,K+2):r+=z**(1/k**1.5)printrw+=rreturnrcurrtime=time()po=Pool()foriinxrange(N):po.apply_async(CostlyFunction,(i,))po.close()po.join()printwprin
这是程序:#!/usr/bin/pythonimportmultiprocessingdefdummy_func(r):passdefworker():passif__name__=='__main__':pool=multiprocessing.Pool(processes=16)forindexinrange(0,100000):pool.apply_async(worker,callback=dummy_func)#cleanuppool.close()pool.join()我发现内存使用量(VIRT和RES)一直在增长，直到close()/join()，有什么解决方案可以解决这
这个问题在这里已经有了答案:Howtousemultiprocessingpool.mapwithmultiplearguments(22个回答)关闭7年前。我需要一些方法来使用pool.map()中接受多个参数的函数。根据我的理解，pool.map()的目标函数只能有一个可迭代的参数，但有没有办法可以传递其他参数？在这种情况下，我需要传入一些配置变量，例如我的Lock()和日志信息到目标函数。我试图做一些研究，我认为我可以使用部分函数来让它工作？但是我不完全理解这些是如何工作的。任何帮助将不胜感激!这是我想做的一个简单示例:deftarget(items,lock):foritemi
我有一个非常大的(只读)数据数组，希望由多个进程并行处理。我喜欢Pool.map函数，并希望使用它来并行计算该数据上的函数。我看到可以使用Value或Array类在进程之间使用共享内存数据。但是当我尝试使用它时，我得到一个RuntimeError:'SynchronizedStringobjectsshouldonlybesharedbetweenprocessesthroughinheritancewhenusingthePool.mapfunction:这是我正在尝试做的一个简化示例:fromsysimportstdinfrommultiprocessingimportPool,A
我想知道python的Multiprocessing.Pool类与map、imap和map_async一起工作的方式。我的特殊问题是我想映射一个创建大量内存对象的迭代器，并且不希望所有这些对象同时生成到内存中。我想看看各种map()函数是否会使我的迭代器干涸，或者仅在子进程缓慢推进时智能地调用next()函数，所以我像这样破解了一些测试:defg():forelinxrange(100):printelyieldeldeff(x):time.sleep(1)returnx*xif__name__=='__main__':pool=Pool(processes=4)#start4work
我正在使用'multiprocess.Pool.imap_unordered'如下frommultiprocessingimportPoolpool=Pool()formapped_resultinpool.imap_unordered(mapping_func,args_iter):dosomeadditionalprocessingonmapped_result我需要在for循环之后调用pool.close或pool.join吗？ 最佳答案 不，你没有，但如果你不再使用游泳池可能是个好主意。调用pool.close或pool.j
