我使用python多处理来拆分一个较长的进程并并行运行。它正常工作,除非在其中一个子进程中出现异常,在这种情况下,进程池没有关闭,而且我仍然可以在服务器上看到这些进程。
以下是代码:
from multiprocessing import Pool
pool = Pool(processes=4)
from functools import partial
param_data = "Test Value"
func = partial(test_function, param_data)
r = pool.map(func, range(3))
pool.close()
d
我对Python中的多处理很陌生,我试图做以下工作:
import os
from multiprocessing import Pool
from random import randint
def example_function(a):
new_numbers = [randint(1, a) for i in range(0, 50)]
with Pool(processes=os.cpu_count()-1) as pool:
results = pool.map(str, new_numbers)
return results
i
我正在使用多进程测试一些代码以尝试理解它,但我很难让.Value工作起来。我做错了什么,上面说p不存在?
这是我的密码:
from multiprocessing import Pool, Value
from ctypes import c_int
if __name__ =="__main__":
p=Value(c_int,1)
def addone(a):
print(a)
with p.get_lock():
print(p.value)
p.value += 1
if __name__ =="__
在python多处理中,可以创建一个由30个进程组成的多处理池,以便在某些ID上处理一些长时间运行的等式。下面的代码在一台8核机器上产生30个进程,load_average从未超过2.0。事实上,30个使用者是一个限制,因为承载it的postgresql数据库的服务器有32个核,所以我知道如果我的数据库能够处理它,我可以产生更多的进程。
from multiprocessing import Pool
number_of_consumers = 30
pool = Pool(number_of_consumers)
我花了时间来安装芹菜,但无法重新创建这30个过程。我以为设置并发性,例如-c
有没有一种方法可以在Python语言中同时使用ThreadPool和Pool,通过指定您希望使用的CPU和核心的数量来并行化循环?
例如,我会让一个循环执行为:
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from tqdm import tqdm
import numpy as np
def my_function(x):
return x + 1
pool = ThreadPool(4)
my_array = np.arange(0,1e6,1)
results = list(tqdm(pool.imap(my
我有一个做计算的函数,这是一个简单的例子,
def add(a,b):
return a+b
然后我以一种令人尴尬的并行方式执行这个函数100次,
output = [delayed(add)(i,i+1) for i in range(100)]
compute(*output)
我的问题是上面的代码会启动100进程吗?如果是这样,有没有办法让它启动比方说10进程,从而减少启动进程的时间?
我有一份CSV文件的清单。我想对其中的每一个做一组操作,然后生成一个计数器dict,并且我想从所有CSV文件中验证包含单个计数器dict的主列表。我希望并行处理每个csv文件,然后从每个文件返回计数器dict。我在这里找到了一个类似的解决方案:
我用了大卫·卡伦提出的解决方案。这个解决方案对于字符串非常有效,但是当我试图返回一个计数器dict或一个普通dict时。所有的CSV文件都会被处理,直到send_end.send(结果),在执行时它会永远挂在那里,然后抛出一个内存错误。我正在Linux服务器上运行这个程序,它有足够的内存来创建计数器dicts列表。
我使用了以下代码:
import m
我正在学习python中的多处理和线程来处理和创建大量文件,图如diagram所示 每个输出文件都依赖于对所有输入文件的分析。 单次处理程序需要相当长的时间,因此我尝试了以下代码: (a)多进程 start = time.time()
process_count = cpu_count()
p = Pool(process_count)
for i in range(process_count):
p.apply_async(my_read_process_and_write_func, args=(i,w))
p.close()
p.join()
end = time.time(
当使用多处理池运行时,我发现工作进程一直运行在抛出异常的点上。
考虑以下代码:
import multiprocessing
def worker(x):
print("input: " + x)
y = x + "_output"
raise Exception("foobar")
print("output: " + y)
return(y)
def main():
data = [str(x) for x in range(4)]
pool = multipr
为什么第一次运行Python多处理池的时候开销会高很多?与以下运行相比,有什么不同?
import pandas as pd
import time
import multiprocessing
def foo(n):
for i in range(n):
for j in range(n):
for k in range(n):
accum = i + j + k
return(accum)
def test1(pool, n):
pool.map(foo, [n, n])
def tes
我使用的是Python2.7,Python-firebase 1.2。
如果我们注释firebase import,那么它只给出一次输出,否则它会给出多次输出。
from firebase import firebase
print "result"
输出:
result
result
result
result
当试图使用多处理python库运行多处理任务时,我的代码出现了问题。
下面是我的代码:我有一个名为extract_tag_data的函数
def extract_tag_data(tag):
search_bar.send_keys(tag)
search_bar.send_keys(Keys.RETURN)
for i in range (2):
articles=driver.find_elements(By.XPATH, "//table[@class='table table-hover']/tbody/tr/td[2]
我是相对较新的multiprocessing世界在python3,因此,我很抱歉,如果这个问题已经被问过。我有一个脚本,从N个元素列表中,对每个元素运行整个分析,将每个元素映射到不同的进程。
我知道这不是最优的,实际上我想提高多处理效率。我使用map()将每个进程运行到一个Pool()中,这个Pool()可以包含用户通过命令行参数指定的多个进程。
下面是代码的样子:
max_processes = 7
# it is passed by command line actually but not relevant here
def main_function( ... ):
re
在创建一个进程池或简单地循环一个进程以创建更多的进程之间有任何区别(在任何方面)吗?
这两者有什么区别?
pool = multiprocessing.Pool(5)
pool.apply_async(worker)
pool.join()
这个呢?
procs = []
for j in range(5):
p = multiprocessing.Process(worker)
p.start()
procs.append(p)
for p in procs:
p.join()
池是否更有可能使用更多的核心/处理器?
首先,我对mpi非常陌生,所以我对可能是一个极其琐碎的问题深表歉意。
我正试图在我的笔记本电脑上并行运行一个python程序,然后在我们大学的本地集群上运行它。我已经成功地从多处理中使用了池;但是,现在我需要使用schwimmbad的MPIPool创建一个池。
并行化代码的主要组件如下。
from schwimmbad import MPIPool
"""
Various other components of the code...
"""
with MPIPool() as pool:
if not pool.is_maste