/usr/bin/env python3
import randomfrom itertools import starmap results = pool.starmap(example, argsToRun)arg #1 is 120.24, arg #2 i
浏览 14提问于2019-11-29得票数 0
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多进程不能腌制
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我有一个类似的问题，这个。我无法在pathos模块中运行一个简单的多处理例程，并接收一个酸洗错误。下面是代码和错误。: Can't pickle <type 'function'>: attribute lookup __builtin__.function failed
警告:下列依赖项尚未解决: pp(ft) &g
浏览 9提问于2015-10-08得票数 2
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目前，我的函数的每一次运行都检查是否存在JVM，如果情况并非如此，则创建JVM。每个线程(据说)独立工作，用不同的参数计算函数的值。(myfunc, params)
这个构造很好，除非它在池中使用了超过一个核心时有巨大的内存泄漏。我注意到，当python关闭时，所有内存都会释放出来，但是在pool.map运行时，内存仍然会随着时间的推移积累起来，这是不可取的。为什么</em
浏览 7提问于2019-11-04得票数 3
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并行化for循环
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我有一个for循环，其中迭代i处的计算不依赖于前几次迭代中完成的计算。
我想将for循环并行化(我的代码是用java编写的)，这样多次迭代的计算就可以在多个处理器上同时运行。我是否应该为每次迭代的计算创建一个线程，即要创建的线程数等于迭代次数( for循环中的迭代次数很大)？该怎么做呢？
浏览 0提问于2011-04-16得票数 25
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今天我运行了一些代码，我想在我的多核cpu上运行它，所以即使在我写地图的地方，我也把它更改为pool.map。令人惊讶的是，我的代码运行得更慢，尽管它使用了如此多的处理能力或内存(据我所知)。所以我写了这个测试，它使用pathos和多重处理。多处理常常优于ProcessPool，甚至比SerialPool还要慢。我正在运行i5-
浏览 0提问于2017-09-23得票数 1
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我正在修改现有的代码以添加多处理。所述代码使用队列对图进行分区，以生成用于多序列对齐的列。 continue g.append(l)我想让代码有一个进程池，它用图形填充，然后将新的图形添加到池中，直到没有更多的图不是列为止。我以前使用过Python多处理包，但我不知
浏览 3提问于2015-08-11得票数 0
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我必须从sklearn中查询大量向量，这是搜索器类的路径。我试图使用python多处理并行地查询它们，但是并行代码所花费的时间与单个版本几乎相同(或更多)。print("Time taken - %f"%(time.time()-start))
Time taken - 36.920716
如果我的kd是否有一种并行搜索的替代方法(使用路径)？
浏览 3提问于2015-09-20得票数 0
运行12节点hadoop集群，总共有48个映射插槽可用。提交一堆作业，但永远不会看到所有map插槽都被利用。繁忙插槽的最大数量在30-35之间浮动，但永远不会接近48。为什么？以下是公平调度器的配置。 <maxRunningJobs>20</maxRunningJobs> </po
浏览 3提问于2011-12-18得票数 0
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我试图理解反应器模式(并发)，但在许多例子中，他们谈论的是“工作线程”。什么是工作线程？它们与“普通”线程有什么不同？它们在反应堆模式中的作用是什么？
浏览 0提问于2012-11-05得票数 27
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我正在尝试用Java的Future来解决哲学家的问题。public class Philo implements Callable<PhiloStatus> {
private Philophilosophers[(i + 1) % 5]);
但似乎一旦Callable执行完毕，它就会返回
浏览 1提问于2013-11-26得票数 0
我在多重处理方面非常新，所以我不确定下面的程序是否正确。该程序遍历无限个整数列表，并对每个整数进行计算。我面临的问题是这个程序不能用ctrl + c来终止。result = p.map(process_number, value_n_list) p.close()
输入到多处理池中的每个列表的大小为100000，并且随着每次迭代而增加。我想知道在程序还在<em
浏览 1提问于2021-08-06得票数 1
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2.我一直读到，线程池中线程的一般大小应该与处理器的数目相同，或者比处理器多一个。我使用的是四核处理器，这意味着我可以在线程池中拥有4或5个线程。然而，在任务管理器下，我的系统显示超过1000个线程在任何时候都在活动？
浏览 1提问于2018-08-23得票数 1
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请容忍我，因为我在多线程编程方面不是很精通……
我目前正在构建一个系统，它将ThreadPool ExecutorService用于各种可运行程序。这一点很简单。应该注意的是，不需要通知主线程这些任务的结果，尽管它对于处理异常可能很方便，例如，如果无法联系外部服务，因此所有线程都抛出异常，则停止提交任务并定期检查外部服务，直到它重新启动。我假设从池中的线程内创建的任何额外线程都将存在于池之外，因为它们本身并不直接提交到池中。这是一个正确的</e
浏览 2提问于2013-08-07得票数 1
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我读过一些关于多处理和腌制问题的文章，我也读过一些解决方案，但我真的不知道如何才能帮助解决问题。 for i in attrs:
if callablepa
浏览 11提问于2022-09-01得票数 2
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微软和其他公司的文档强烈强调了在Analytics中存储和计算之间的分离。对于没有Serverless的SQL池，可以清楚地解释数据存储在Azure data Lake Gen2中。但是，对于专用的SQL ，文档在数据存储方面不够明确。在一本关于Azure Synapse的书中，说明了在专用的SQL 中，数据存储在与计算节点完全分离的存储节点中。由于此声明不在微软的文档中，我不敢相信它。
那么，是否有一个官方资源来解
浏览 3提问于2022-05-31得票数 1
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我不明白为什么我有4个线程在运行，但只使用了50%的处理器容量:实际上，这意味着只使用了2/4的处理器。
编辑:我认为这是由于限制:我的错误是5个线程同时运行，所以在默认情况下，系统将%CPU限制为2个核心(50%)。我将检查大约4个线程
浏览 4提问于2017-08-28得票数 1
我已经为一些较大对象的问题实现了多处理，如下所示： import timefrom functools import partial： [8, 7, 8, 3, 1, 2, 6, 4, 8] 现在的问题是，当对象非常小时，与使用列表理解相比，我在性能上有了巨大的改进，而当对象更大时，这种改进变成了相反的，例如100MB或更大。从documentation和其他问题中，我发现这是由于使用pickle/dil
浏览 20提问于2020-01-14得票数 3
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Java中并行流的正确使用
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我正在用Java中的并行流进行实验，为此，我有下面的代码来计算n之前的素数。以及为什么它是最好的。PNP变体，因为所有并行流都使用公共的叉-连接线程池，如果我们提交一个长期运行的任务，我们实际上是阻塞池中的所有线程。为什么NPP变体是最差的(就运行时间而言)？和其他更复杂的方法已经存在。但是通过这个例子，我只想了解并行流
浏览 2提问于2019-02-24得票数 7
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我用的是-2)但是，如果我运行相同的15 minutes程序使用-通过这两种方式，我正在为15 minutes运行我的程序。TimeUnit.DAYS);
} catc
浏览 2提问于2013-04-20得票数 6
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我有一个算法，在每次迭代中，每个节点必须计算数组的一个片段，其中x_的每个元素依赖于x的所有元素。并行化的一种方法是在节点之间拆分x_，并在计算x_之后进行Allgather调用，以便每个处理器将其x_发送到所有其他处理器中的x中的适当位置，然后重复。这是非常低效率的，因为每次迭代都需要一个昂贵的Allgather调用，更不用说它需要尽可能<em
浏览 2提问于2016-01-17得票数 5
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