self.results.append(1);
o.doThing();
tPool.map(wrapDoThing如果我使用内置的map (我将使用一个在顶层声明为包装器清除器的函数)，方法调用将为每个对象发生并更新状态，因为类
浏览 19提问于2018-01-24得票数 0
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target=some_function) processes.append(p)
p.join() # start 4 worker processes pool_outputs = pool.map
浏览 4提问于2015-10-30得票数 12
_lambdify
with Pool() as pool: print(pool.map(f, [m])) print(f(m))它打印：
[2
浏览 1提问于2017-07-13得票数 5
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"c"] with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=1) as pool: # results = pool.map(lambda d: len(d), data) # hangs results = pool.
浏览 2提问于2021-01-29得票数 2
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我在使用pool.map(funct, iterable)时遇到此错误没有解释，只有对模块中pool.py文件的堆栈跟踪。以这种方式使用： pool.map(myFunction, mylist) # function contents
with closing(Pool(processes=2)
浏览 1提问于2014-09-22得票数 37
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我有一个包含ID号的列表，我想在每个多处理器的API调用中实现每个唯一的ID号，同时运行相同的相应函数，对每个处理器执行相同的条件语句等。我试图理解它，但没有太多关于此过程的在线信息。我是这样想的：import requests, json
BASE_U
浏览 2提问于2020-05-29得票数 1
我试图做递归的Pool.map()。在我调用g()之后，它挂在那里，永远不会返回。import multiprocessing as mp
return x / 2.0
w = pool.map(d, x) v = pool.map(f, [[1, 2], [3, 4]])
print(v)
浏览 5提问于2014-08-20得票数 5
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在阅读教程时，最清晰、最直接的技术似乎是使用pool.map，它允许用户轻松地命名进程数，并向pool.map传递一个函数和该函数的值列表，以便在CPU之间分发。这个很好地解释了pool.map、pool.apply和pool.apply_async之间的区别，但是使用pool.map与使用中的队列相比有什么优点和缺点呢
浏览 0提问于2013-09-27得票数 14
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因此，在运行第二个pool.map之前，我需要确保为所有参数执行了function1。有谁能教我怎么做吗？# The first multiprocessing unit new_args=dict(pool.map(function1, args))
pool.map(function2, new_args)
谢谢
浏览 0提问于2016-02-27得票数 1
fnmatch(_path, "*.jpg"): # pool = Pool()
# pool.map
浏览 19提问于2019-04-02得票数 0
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我有以下代码：pool.map(run_update_procedure, titles_to_update)try:所以如果映射失败了，函数会继续吗？如何在此异常处理中构建多处理？
基本上，如果线程在x时间内没有完成，我想要关闭它。
浏览 4提问于2013-10-27得票数 2
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在python中使用来自多进程库的pool.map()。获取以下错误：这是否可能来自超出范围的变量(列表)？contents # do tasks pool.map(myFunction, sublist)
pool.map(myFunction2, sublist2)
浏览 4提问于2014-09-22得票数 2
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Python多处理的字符串问题
、、、、
with open(tile, 'rb') as f: resized_im, seg_map= MODEL.run(img) x = np.unique(seg_map) print
浏览 49提问于2021-08-19得票数 1
我在一个函数中使用了pool.map，该函数对不同的数据帧块并行调用一个函数。我在Django API中使用它。在我的API调用中，对创建池和pool.map的parallelize_df函数进行了调用。但我观察到，每当调用pool.map时，都会再次调用该接口。当数据帧大小较小时，这不是问题。np.array_split(df, num_partitions) df = pd.concat(pool.map
浏览 20提问于2020-03-22得票数 0
3回答
示例： pool = multiprocessing.Pool(processes=8)
pool.map(verify_headers, url_list
浏览 0提问于2013-09-11得票数 1
1回答
因此，当我使用p.map(log_in，list)时，这意味着list将迭代并“解包”。bitnami'], ['user1', '12345'], p = Pool(5)
p.map
浏览 2提问于2017-10-16得票数 7
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在使用multiprocessing.pool和pool.map时，似乎必须在创建池之前定义映射函数。为什么有这个必要？import multiprocessing
return x * x
my_list = _pool.map_pool = multiprocessing.Pool()
return x * x
my_list = _pool.map(my_power, list(range
浏览 3提问于2018-06-05得票数 2
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我有一个顺序函数，对列表进行排序并执行任务。例如..。(这不是实际代码，而是错误的) for item in list: sublist_b=item[1] sublist_d=item[3] #(do tasks....) #(do tasks....)
for row in sublist_c:
浏览 1提问于2014-09-22得票数 1
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if site == 'OT': argumentList = [jobId, site] argumentList = [jobId, site] initialize('OT')
File &quo
浏览 3提问于2017-04-27得票数 0
pass #do nothing
pool = Pool(processes=4)
r = pool.map_async(f, range(10))
print 'HERE' r.wait()据我所知，pool.map<
浏览 3提问于2016-10-04得票数 2
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