我正在试验新的Shinyconcurrent.futuresPython3.2中引入的模块，我注意到，几乎使用相同的代码，使用concurrent.futures中的Pool比使用multiprocessing.Pool慢方式.这是使用多处理的版本:defhard_work(n):#Realhardworkherepassif__name__=='__main__':frommultiprocessingimportPool,cpu_counttry:workers=cpu_count()exceptNotImplementedError:workers=1pool=Pool(proc
我正在试验新的Shinyconcurrent.futuresPython3.2中引入的模块，我注意到，几乎使用相同的代码，使用concurrent.futures中的Pool比使用multiprocessing.Pool慢方式.这是使用多处理的版本:defhard_work(n):#Realhardworkherepassif__name__=='__main__':frommultiprocessingimportPool,cpu_counttry:workers=cpu_count()exceptNotImplementedError:workers=1pool=Pool(proc
有没有办法为python多处理池中的每个工作人员分配一个唯一的ID，以便池中特定工作人员运行的作业可以知道哪个工作人员正在运行它？根据文档，Process有一个name但是Thenameisastringusedforidentificationpurposesonly.Ithasnosemantics.Multipleprocessesmaybegiventhesamename.对于我的特定用例，我想在一组四个GPU上运行一堆作业，并且需要为应该运行作业的GPU设置设备号。因为作业的长度不均匀，所以我想确保在前一个作业完成之前尝试在GPU上运行的作业不会在GPU上发生冲突(因此这排除
有没有办法为python多处理池中的每个工作人员分配一个唯一的ID，以便池中特定工作人员运行的作业可以知道哪个工作人员正在运行它？根据文档，Process有一个name但是Thenameisastringusedforidentificationpurposesonly.Ithasnosemantics.Multipleprocessesmaybegiventhesamename.对于我的特定用例，我想在一组四个GPU上运行一堆作业，并且需要为应该运行作业的GPU设置设备号。因为作业的长度不均匀，所以我想确保在前一个作业完成之前尝试在GPU上运行的作业不会在GPU上发生冲突(因此这排除
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
在我的/etc/defaults/celeryd配置文件中，我设置了:CELERYD_NODES="agent1agent2agent3agent4agent5agent6agent7agent8"CELERYD_OPTS="--autoscale=10,3--concurrency=5"我知道该守护进程会产生8个celeryworker，但我完全不确定autoscale和concurrency一起做什么。我认为并发是一种指定工作人员可以使用的最大线程数的方法，而自动缩放是工作人员在必要时扩大和缩小子工作人员的一种方式。这些任务有一个较大的有效负载(大约20-50kB)，大约有2-3百
在我的/etc/defaults/celeryd配置文件中，我设置了:CELERYD_NODES="agent1agent2agent3agent4agent5agent6agent7agent8"CELERYD_OPTS="--autoscale=10,3--concurrency=5"我知道该守护进程会产生8个celeryworker，但我完全不确定autoscale和concurrency一起做什么。我认为并发是一种指定工作人员可以使用的最大线程数的方法，而自动缩放是工作人员在必要时扩大和缩小子工作人员的一种方式。这些任务有一个较大的有效负载(大约20-50kB)，大约有2-3百
