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
我想这应该是非常基本的，但我尝试用谷歌搜索它并且我已经阅读了dockerdocumentation.但是，我仍然无法理解“ThinPool”的确切含义以及它在docker世界中所扮演的角色。 最佳答案 短篇小说:精简池是一种为存储空间提供按需分配的存储源。它或多或少类似于虚拟内存，为每个进程提供完整的地址空间。长篇大论:脂肪供应传统的存储分配方法称为“胖”或“厚”配置。例如，某用户声称使用10G存储空间。FatProvisioning然后为该用户保留10G物理存储空间，即使他/她只使用了其中的1%。没有其他人可以使用这个保留的空间。
我正在使用PHP中的native驱动程序连接到mongoDB。我不明白连接池的概念:这就像一个连接“池”，当用户打开网站时，会从这个池中拉出一个连接并使用？但是，如果您有多个页面，其中包含一些使用mongoDB的代码怎么办？每次用户更改页面时系统会从池中拉出新连接吗？一般来说:当有很多同时连接时，我该如何管理这个“连接池”(或者它是自动管理的)？ 最佳答案 Idon'tunderstandtheconceptofconnectionpooling:isthislikea'pool'ofconnections,andwhenauser
几天前工作的worker由于某种原因停止工作。resque日志报告Mongo::OperationFailure异常，错误invalidoperator:$oidclassSimilarTargets@queue=:similar_queuedefself.perform(target_id)source_target=Target.find(target_id)....endend工作人员在Target.find(target_id)上失败，即使通过rails控制台传入了一个直字符串。Target.find(id)在控制台和代码的其他地方工作正常，我无法弄清楚为什么这会失败，即使wo
我在我的nodejs应用程序中使用Mongoose，我想知道我应该将poolSize设置为什么。我知道可能没有硬性规定，但可能根据用户和使用情况有一个一般性建议。我将poolSize保留为默认值，即5。在某些时候，我可以让服务器处于负载状态，看看5的表现如何。然后我可以开始真正提高它(100、500、1000等)，看看会发生什么。还有其他人尝试过这个并愿意分享吗？ 最佳答案 这个link会帮助你。很难预测MongoDb的最佳池大小，我使用apachebenchmarktests测试不同poolSize值的服务器性能和响应，并获得最适
当我运行类似的东西时:frommultiprocessingimportPoolp=Pool(5)deff(x):returnx*xp.map(f,[1,2,3])它工作正常。然而，把它作为一个类的函数:classcalculate(object):defrun(self):deff(x):returnx*xp=Pool()returnp.map(f,[1,2,3])cl=calculate()printcl.run()给我以下错误:ExceptioninthreadThread-1:Traceback(mostrecentcalllast):File"/sw/lib/python2.
我还没有看到关于Pool.apply用例的明确示例,Pool.apply_async和Pool.map.我主要使用Pool.map;别人的优点是什么？ 最佳答案 在Python的旧时代，要调用带有任意参数的函数，您可以使用apply:apply(f,args,kwargs)apply在Python2.7中仍然存在，但在Python3中没有，一般不再使用。如今，f(*args,**kwargs)是首选。multiprocessing.Pool模块尝试提供类似的接口(interface)。Pool.apply与Pythonapply类似
在Python中multiprocessing库，是否有支持多个参数的pool.map变体？importmultiprocessingtext="test"defharvester(text,case):X=case[0]text+str(X)if__name__=='__main__':pool=multiprocessing.Pool(processes=6)case=RAW_DATASETpool.map(harvester(text,case),case,1)pool.close()pool.join() 最佳答案 isth
