我在我的电脑上使用了多个版本的Python:2.6.6、2.7.6和2.7.9。当我用boost-python编译Boost时，我必须给Python用于参数。如果我想要兼容性，我必须为每个Python版本编译Boost吗？(它非常庞大!)或者有没有办法只使用一个版本的Boost和多个Python版本？ 最佳答案 官方Pythondevelopmentcycle没有描述版本之间的应用程序二进制接口(interface)(ABI)的稳定性。对于Python3.2之前的版本，不保证ABI兼容性。对于3.2及更高版本，PEP384定义sta
我的嵌入式设备有一个gcc4.3.3工具链，但我没有python(也不需要它)。我正在寻找一种无需python(编译和交叉编译)来配置boostbuild的方法。python是强制性的吗？除了boost-python之外，我必须编译每个部分吗？(希望不会)。提前致谢。我所做的一切都归功于木星./bootstrap.sh--without-libraries=python./b2我得到了Componentconfiguration:-chrono:building-context:building-date_time:building-exception:building-filesys
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
我有一个Redis服务器，我在几乎每个DjangoView上查询它以获取一些缓存数据。我已经阅读了一些stackoverflow问题，并了解到通过r=redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)为每个网络建立一个新的Redis连接请求不好，我应该使用连接池。这是我为Django中的连接池提出的方法:在settings.py中，我可以在任何DjangoView中轻松将其拉起，因为这就像一个全局变量:#RedisSettingsimportredisREDIS_CONN_POOL_1=redis.ConnectionPool(host
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
我对boost.python还很陌生，并试图将函数的返回值公开给python。函数签名如下所示:std::unique_ptrsomeFunc(conststd::string&str)const;在python中调用函数时，出现如下错误:TypeError:Noto_python(by-value)converterfoundforC++type:std::unique_ptr>我在python中的函数调用如下所示:a=mymodule.MyClass()a.someFunc("somestringhere")#errorhere我试图公开std::unique_ptr但无法让它工作
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
最后，我可以使用[]运算符在python中使用std::vector。诀窍是在boostC++包装器中简单地提供一个容器来处理内部向量内容:#include#includeclassworld{std::vectormyvec;voidadd(doublen){this->myvec.push_back(n);}std::vectorshow(){returnthis->myvec;}};BOOST_PYTHON_MODULE(hello){class_>("double_vector").def(vector_indexing_suite>());class_("World").de
