我刚刚注意到我的程序在处理一个大文件时使用了越来越多的内存。不过，它一次只处理一行，所以我不明白为什么它会继续使用更多内存。经过大量挖掘，我意识到该程序分为三个部分:加载数据，一次一行。使用imap_unordered()处理multiprocessing.Pool中的每一行。在单个线程中处理每一行。如果第1步和第2步比第3步快，那么池worker的结果将排队，消耗内存。我如何限制在第2步中输入池中的数据，使其不会在第3步中领先于消费者？这看起来类似于anothermultiprocessingquestion，但我不清楚这个问题的延迟在哪里。这是一个演示问题的小例子:importlo
嗨，我上午的大部分时间都在为这个问题苦苦挣扎，希望有人能给我指出正确的方向。这是我目前的代码:deff(tup):returnsome_complex_function(*tup)defmain():pool=Pool(processes=4)#importandprocessdataomitted_args=[(x.some_func1,.05,x.some_func2)forxinlist_of_some_class]results=pool.map(f,_args)printresults我得到的第一个错误是:>ExceptioninthreadThread-2:Tracebac
当我使用ps-opid,rss-p1时，我看到以下内容:PIDRSS1784但是当我使用psutil查询rss时，我得到了不同的值:>>>p=psutil.Process(1)>>>printp.get_memory_info().rss802816psutil是否有可能使用不同的单位？我在documentation中找不到任何相关信息. 最佳答案 ps的输出以千字节为单位。psutil的RSS(驻留集大小)以字节为单位。>>>802816/7841024来自manps:rssRSSresidentsetsize,thenon-sw
我正在玩python多处理模块，希望能够显示当前正在执行的进程的名称。如果我创建一个继承自multiprocessing.Process的自定义MyProcess类，我可以按以下方式打印进程的名称frommultiprocessingimportProcessclassMyProcess(Process):def__init__(self):Process.__init__(self)defrun(self):#dosomethingnastyandprintthenameprintself.namep=MyProcess()p.start()但是，如果我使用Process类的构造函数
这个问题在这里已经有了答案:Scriptusingmultiprocessingmoduledoesnotterminate(1个回答)关闭7年前。我正在尝试拆分for循环，即N=1000000foriinxrange(N):#dosomething使用multiprocessing.Process并且它适用于较小的N值。当我使用更大的N值时出现问题。在p.join()之前或期间发生了一些奇怪的事情并且程序没有响应。如果我在函数f的定义中放置printi而不是q.put(i)一切正常。如果有任何帮助，我将不胜感激。这是代码。frommultiprocessingimportProces
我正在使用Pyspark在JupyterNotebook中运行一些命令，但它抛出错误。我尝试了此链接中提供的解决方案(Pyspark:Exception:Javagatewayprocessexitedbeforesendingthedriveritsportnumber)我尝试执行此处提供的解决方案(例如更改C:Java的路径、卸载JavaSDK10并重新安装Java8，但它仍然抛出同样的错误。我尝试卸载并重新安装pyspark，我也尝试从anaconda提示符运行，但我仍然遇到同样的错误。我使用的是Python3.7，pyspark版本是2.4.0。如果我使用这段代码，我会得到这个
我的代码简化后看起来像这样:run=functools.partial(run,grep=options.grep,print_only=options.print_only,force=options.force)ifnotoptions.singleandnotoptions.print_onlyandoptions.n>0:pool=multiprocessing.Pool(options.n)Map=pool.mapelse:Map=mapforfinargs:withopen(f)asfh:Map(run,fh)try:pool.close()pool.join()excep
网址.pyfromdjango.conf.urlsimporturlfromdjango.contribimportadminfromdjango.confimportsettingsfromdjango.conf.urls.staticimportstaticfrom.viewsimporthomefromposts.viewsimportPostListViewurlpatterns=[url(r'^admin/',admin.site.urls),url(r'^$',PostListView.as_view(),name='home'),url(r'^post/',include
我正在使用Python的multiprocessing.Pool类在进程之间分配任务。简单案例按预期工作:frommultiprocessingimportPooldefevaluate:do_something()pool=Pool(processes=N)fortaskintasks:pool.apply_async(evaluate,(data,))产生了N个进程，它们不断地完成我传递给apply_async的任务。现在，我有另一个案例，我有许多不同的非常复杂的对象，每个对象都需要进行大量计算事件。我最初让每个对象创建自己的multiprocessing.Pool按需在它完成工作
当使用Pool.apply_async运行大量任务(大参数)时，进程被分配并进入等待状态，等待进程数没有限制。这可能会吃掉所有内存，如下例所示:importmultiprocessingimportnumpyasnpdeff(a,b):returnnp.linalg.solve(a,b)deftest():p=multiprocessing.Pool()for_inrange(1000):p.apply_async(f,(np.random.rand(1000,1000),np.random.rand(1000)))p.close()p.join()if__name__=='__mai
