激励问题如下:我想通过运行多个具有不同参数值分配的离线实验来找到推荐算法的参数的最佳值。每个实验基本上都是对整个时间事务的模拟，算法会在整个过程中提出建议，并在最后计算一些性能指标。为了加速参数搜索，理想的做法是通过利用机器的所有可用内核来同时运行多个实验。然而，共享的只读数据应该只加载到内存中一次，因为为每个
浏览 11提问于2018-08-05得票数 2
我正在用大块读取二进制数据(按兆字节的顺序)，并希望将这些数据高效地共享到'n‘并发Python子进程中(每个进程将以一种独特和计算上昂贵的方式处理这些数据)。数据是只读的，在完成所有子进程之前，每个顺序块都不会被视为“处理”。我关注共享内存(数组(锁定/解锁)和RawAr
浏览 3提问于2016-10-30得票数 0
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可能重复：
在我的C程序中，我保留了一个结构链表作为全局变量。然后，我会分叉一个子进程。现在在子进程中，如果我释放一个节点的链接列表，然后结束子进程。节点也会在父进程中消失吗？当我尝试的时候，似乎节点还在父进程中.是这样的吗？为什么？
浏览 5提问于2013-01-23得票数 3
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虚拟寻址与物理寻址
、、、、
我不太明白“多个独立虚拟地址，它指向相同的物理地址”的好处，尽管我读了很多书和帖子，这篇文章声称程序不会彼此崩溃，并且例如，系统中可能有几个进程运行bash命令shell，而不是在每个进程的虚拟地址空间中有几个bash副本，最好是物理内存中只有一个副本，所有运行</
浏览 2提问于2011-07-15得票数 1
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我正在做一些多重处理，我需要在两个进程之间共享一个实例。我一直在尝试使用多处理模块来完成这一任务，但是似乎没有太多的希望来共享任何不能被腌制的东西；到目前为止，我已经尝试使用一个管理器并创建一个代理对象来通过跟踪和来处理我的对象。我知道共享可变对象实例并不是python的强项，但是最简单的方法是什么呢？
为了更清楚地布局我的情况，我专门从事UNIX系统的工作，因此
浏览 5提问于2015-03-13得票数 3
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我有一个CLI脚本，它将大约1 1GB的数据(从数据库)加载到内存中，然后它将使用这些数据进行读取。我想运行这个脚本的6个实例(同时使用6个内核)，但是每次我运行这个脚本时，它都会占用另外1 1GB的内存。我想使用fork()，让孩子们只读使用相同的共享内存。有了16 of的内存，我可以使用它
浏览 0提问于2012-09-28得票数 0
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背景我目前的想法是使用可能使用JavaScript来处理这个问题，但我不确定这在使用烧瓶时是否可行。数据将使用各种套接字和串行端口进行更新。每个接口将在自己的线程中
浏览 0提问于2011-12-12得票数 27
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我有一份工作，通过它我可以得到很多独立的任务。对于每个任务，我需要下载一些数据，对其进行处理，然后再次上载。不过，我有几个问题不太确定。首先，数据大约可以达到20MB，理想情况下，我希望将其放到子工作进程中，而不是物理地将其移动到内存中，并将生成的数据返回到父进程，而不移动它。因为我不确定一些工具在幕后是如
浏览 3提问于2012-11-15得票数 4
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据我所知，线程是进程下的一个单元。因此，如果我在python中使用多线程库，它将在主进程下创建线程(如果我错了，请纠正我，因为我还在学习)。但是有没有办法在不同的进程或子进程下创建线程呢？所以在一个进程中多线程是可能的，因为一个进程有它自己的共享内存。举个例子，我有一个需要与3个进程并行运行的应用程序。在每个<
浏览 4提问于2021-10-25得票数 0
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我理解一个分叉的进程映射父进程的内存，并在写入它时复制它。它只是复制它需要写的东西，还是复制整个映射的内存？
浏览 0提问于2018-06-07得票数 0
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TL;DR:如何在多个进程之间以一种性能很好的方式共享一个大的(200 TL)只读dict，在内存中没有一个完整副本的情况下，这个进程被大量访问。那本字典的大小大约是200 in。请注意，这本字典只有从。
为此，我设置了多进程，并有大约30个并发进程。切换到PyPy有很大帮助，但我仍然不满意这个PyPy a Multiprocessing.Man
浏览 2提问于2020-02-09得票数 5
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我一直在用C++编写一个共享库，但我想通过库的用户共享类的一些实例。我的意思是，一个只读对象只从库加载一次，并被链接到库的每个进程使用。，因为x变量是只读的(它在我的Linux上产生了一个分段错误)。std:endl;
std::cout <
浏览 3提问于2013-06-14得票数 0
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在系统中线程的实现是如何完成的？我知道子进程是使用fork()调用创建的，而线程是轻量级的。线程的创建与子进程的创建有什么不同？
浏览 0提问于2012-06-28得票数 0
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我正在寻找一种有效的方式来访问(对于读写操作)我的ptraced子进程的内存空间。被访问的块的大小可能从几个字节到几兆字节不等，因此在PTRACE_PEEKDATA和PTRACE_POKEDATA中使用ptrace调用，每次只读取一个单词，并在每次调用它们时切换上下文，似乎是毫无意义地浪费资源不过，我能找到的唯一替代解决方案是/proc/<pid>/mem文件，但它早就被设为
浏览 0提问于2009-06-05得票数 7
我通过基于CGI的站点访问服务器。我的服务器程序将作为守护进程运行，并将接受多个同时连接。我的服务器进程消耗了大约100MB的内存空间(9个大型数组，许多数组……)。我希望这些散列驻留在内存中并共享它们，这样我就不必为每个连接创建它们。哈希创建需要10-15秒。
每当通过套接字接受新连接时，我都会派生一个新进程来处理接收到的每个连接。由于父<em
浏览 0提问于2008-12-11得票数 5
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我有一个cpu密集型的代码，它使用大量的字典作为数据(大约250M数据)。我有一个多核处理器，我想利用它，这样我就可以同时运行多个任务。字典大部分是只读的，可能每天更新一次。我怎样才能在不复制字典的情况下用python写这篇文章呢？
我知道python线程不使用本机线程，也不会提供真正的并发性。我可以使用多进程模块，而不需要在进程之间序列化数据吗
浏览 2提问于2010-01-26得票数 3
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但是，在下面的代码中，global globalDict不是这样做的解决方案。我阅读了以下：
“通信是昂贵的。与线程之间的通信相比，在进程之间交换数据要昂贵得多。在中，数据在管道上传输之前被筛选成二进制格式。因此，当任务较小时，通信开销可能非常大。为了降低额外的成本，最好用块分配任务。”我不确定这是否适用于这里，但无论如何<
浏览 3提问于2017-05-03得票数 5
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通过派生的子进程是否共享之前在程序中创建的对象？，然后创建一个需要使用这个大对象的工作者池。大对象是以只读方式访问的，我不需要在进程之间传递对它的修改。
我的问题是:是将大对象加载到共享内存中，就像我在unix/c中产生一个进程一样，还是每个进程都加载自己的大对象副
浏览 1提问于2009-03-19得票数 120
我不确定我是否需要关心并发性，但我没有找到任何关于它的文档。
我有一些数据存储在我的settings.py上，比如ip地址，每个用户都可以得到一个或返回一个。是的，我想把数据存储在settings.py。我还找到了模块django-concurrency。但我在文件里什么都找不到。
浏览 2提问于2017-01-05得票数 0
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我一直在阅读如何在父进程中共享一个大型对象，其子进程需要read-only访问。也许我错过了一些重要的职位。对于依赖于整个对象的操作，我似乎找不到清晰的答案(总是分块分发给工人或通过过滤器进行管道传输)。让我们把我的父进程看作是一个server
浏览 0提问于2015-11-22得票数 3
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