如何在Python中启用仅从一个光线进程打印？
在Python中启用仅从一个光线进程打印的方法是使用multiprocessing模块。multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能，可以实现多进程并行执行任务。
以下是在Python中启用仅从一个光线进程打印的步骤：
- 导入
multiprocessing模块：
import multiprocessing- 创建一个函数，用于打印内容：
def print_content(content):
print(content)- 创建一个
multiprocessing.Pool对象，设置进程数为1：
pool = multiprocessing.Pool(processes=1)- 使用
pool.apply方法调用打印函数，并传入要打印的内容作为参数：
pool.apply(print_content, args=('Hello, World!',))完整的示例代码如下：
import multiprocessing
def print_content(content):
print(content)
pool = multiprocessing.Pool(processes=1)
pool.apply(print_content, args=('Hello, World!',))这样就可以在Python中启用仅从一个光线进程打印了。请注意，multiprocessing模块还提供了其他方法和功能，可以根据具体需求进行调整和扩展。
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2回答
我有一个只接受关键字参数的函数，并希望在进程池中运行它。如何将我的条目从一个迭代器传递到进程中的函数作为关键字参数？ import multiprocessing
greetees = ('Foo', 'Bar')
def greet(*, greetee):
return f'Hello, {greetee}!' 我尝试使用multiprocessing.map： greetings = multiprocessing.Pool(2).map(greet, greetees)
for greeting in greetings:
浏览 37提问于2019-10-18得票数 0
这可能是我错过的很简单的事情。
为什么我不能使用pool.map(sys.stdout.write, iterable)？
我可以使用pool.map(len, iterable)使用，使用相同的可迭代，但是当使用sys.stdout.write时，我会得到以下异常：
TypeError: expected string or Unicode object, NoneType found
这是痕迹：
Traceback (most recent call last):
File "/home/reut/python/print_mult.py", line 19, in &
浏览 1提问于2014-12-16得票数 3
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我试图评估多进程池中的多个进程，但不断地遇到错误，我不知道为什么.下面是代码的简化版本：
class Object_1():
def add_godd_spd_column()
def calculate_correlations(arg1, arg2, arg3):
return {'a': 1}
processes = {}
pool = Pool(processes=6)
for i in range(1, 10):
processes[i] =
浏览 2提问于2018-02-23得票数 3
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1回答
以下代码未按预期执行。
import multiprocessing
lock = multiprocessing.Lock()
def dummy():
def log_results_l1(results):
lock.acquire()
print("Writing results", results)
lock.release()
def mp_execute_instance_l1(cmd):
print(cmd)
return cmd
cmds = [x f
浏览 15提问于2017-09-17得票数 2
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import multiprocessing
class multiprocessing_issue:
def __init__(self):
self.test_mp()
def print_test(self):
print "TEST TEST TEST"
def test_mp(self):
p = multiprocessing.Pool(processes=4)
p.apply_async(self.print_test, args=())
print &
浏览 3提问于2017-04-26得票数 1
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1回答
我能够在不使用下面的代码进行多处理的情况下测试实现。
import unittest
from unittest.mock import patch
def side_effect_cube(x):
return x**3
@patch("test.data.geocode.test_geo_thread.cube", side_effect=side_effect_cube)
def test_sum(mock_cube):
assert find_cube(7) == [1, 8, 27, 64, 125, 216]
assert mock_cu
浏览 6提问于2020-05-05得票数 1
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我正在尝试使用python模块来处理大量的urls，我正在使用一个multiprocessing对象创建工作进程，如下所示。
from multiprocessing import Pool, TimeoutError, cpu_count
class MyClass:
def square(self, x):
return x*x
@staticmethod
def getNumbers():
return range(10)
def calculate(self):
pool = Pool(process
浏览 0提问于2016-02-12得票数 4
我发现了类似的链接，但不是关于完全相同的问题，因为我有。这个程序挂在map_async上，永远不会结束，我可以看到Python进程正在创建，但它永远不会完成：
import multiprocessing
def main():
PROCESSES = 4
print 'Creating pool with %d processes\n' % PROCESSES
pool = multiprocessing.Pool(PROCESSES)
r = pool.map_async(pow3, range(10))
r.wait()
浏览 0提问于2013-06-10得票数 0
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在试图在Python中创建嵌套子进程时，我观察到了这种行为。下面是父程序parent_process.py
import multiprocessing
import child_process
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
for i in range(4):
pool.apply_async(child_process.run, ())
pool.close()
pool.join()
父程序在以下子程序child_process.py中调用"run“函数：
import multiprocessing
def
浏览 11提问于2015-09-21得票数 12
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我正在使用Python3 multiprocessing.pool和apply_async。
在每个进程中，我每次都会得到一个记录器并记录到一个不同的文件。但是我看到的是日志文件包含所有进程的所有日志条目。
是否可以将每个进程日志仅记录在进程中的每个进程日志到自己的文件中？
这是一个再现问题的示例代码：
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.pool import ApplyResult
def test(index):
import logging
logger = logging.getLogger
浏览 2提问于2017-07-04得票数 2
1回答
我在一台非常基本的四核机器上运行，其中multiprocessing.cpu_count() = 8具有如下内容：
from itertools import repeat
from multiprocessing import Pool
def expensive_function(list_of_values, some_param, another_param):
do_some_python_pillow_tasks()
do_some_ffmpeg_tasks()
if __name__ == '__main__':
values =
浏览 5提问于2022-01-09得票数 1
我正在尝试编写一个可以同时应用一个函数和一个multiprocessing.Pool的应用程序。我希望这个函数是一个实例方法(这样我就可以在不同的子类中以不同的方式定义它)。这似乎是不可能的；正如我在其他地方了解到的那样，显然是。那么为什么使用绑定方法作为目标来启动multiprocessing.Process是可行的呢？以下代码：
import multiprocessing
def test1():
print "Hello, world 1"
def increment(x):
return x + 1
class testClass():
浏览 0提问于2014-12-05得票数 45
回答已采纳
我有下面的代码。
def main():
(minI, maxI, iStep, minJ, maxJ, jStep, a, b, numProcessors) = sys.argv
for i in range(minI, maxI, iStep):
for j in range(minJ, maxJ, jStep):
p = multiprocessing.Process(target=functionA, args=(minI, minJ))
p.start()
def functionB((a, b)):
subpr
浏览 3提问于2012-07-02得票数 8
可能重复：
通过python myscript.py运行的模块(非shell输入)
import uuid
import time
import multiprocessing
def sleep_then_write(content):
time.sleep(5)
print(content)
if __name__ == '__main__':
for i in range(15):
p = multiprocessing.Process(target=sleep_then_write,
浏览 3提问于2010-04-14得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一项应该是“令人尴尬的并行”任务:我正试图以CPU重的方式解析多个日志文件。我不关心它们的顺序，进程不需要共享任何资源或线程。
我在一台Windows机器上。
我的设置类似于：
main.py
import parse_file
import multiprocessing
...
files_list = ['c:\file1.log','c:\file2.log']
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(None)
for this_file
浏览 3提问于2013-12-25得票数 3
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在学习Python的multiprocessing包(用于)时，我注意到multiprocessing.Pool是在context.py中的类BaseContext中定义的。这个定义是
def Pool(self, processes=None, initializer=None, initargs=(),
maxtasksperchild=None):
'''Returns a process pool object'''
from .pool import Pool
return Pool(pr
浏览 11提问于2015-07-28得票数 3
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1回答
我想并行化一个函数，该函数返回dict中一个扁平的值列表(称为“键”)，但我不知道如何在最终结果中获得。我试过：
def toParallel(ht, token):
keys = []
words = token[token['hashtag'] == ht]['word']
for w in words:
keys.append(checkString(w))
y = {ht:keys}
num_cores = multiprocessing.cpu_count()
pool = multiprocessin
浏览 2提问于2016-08-25得票数 4
我已经实现了这样一个解析器，
import multiprocessing
import time
def foo(i):
try:
# some codes
except Exception, e:
print e
def worker(i):
foo(i)
time.sleep(i)
return i
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = pool.map_asyn
浏览 0提问于2016-11-16得票数 1
1回答
我正在学习python多处理，并尝试使用此功能来填充一个列表，其中包含操作系统中存在的所有文件。然而，我写的代码只是按顺序执行的。
#!/usr/bin/python
import os
import multiprocessing
tld = [os.path.join("/", f) for f in os.walk("/").next()[1]] #Gets a top level directory names inside "/"
manager = multiprocessing.Manager()
files = manager.l
浏览 1提问于2015-10-08得票数 7
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import multiprocessing
import threading
counter = 1
print("Code outside __main__",counter)
lock = threading.Lock()
counter += 1
def foo(i):
#print("Inside foo ",i)
pass
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=10)
pool.map(foo, range(100))
如
浏览 2提问于2021-04-02得票数 0
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