我的问题类似于,但我正在寻找关于如何处理这个问题的最新信息:
Python
在Linux上运行
在拥有比核心多的线程的CPU上。
例如,假设CPU具有4个核心和8个线程,并给出了以下代码:
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from multiprocessing import Pool as ProcessPool
with ThreadPool(number_of_threads) as pool:
pool.map(some_function, some_iterable)
with
我试图在的基础上,使用Python2.6.4和Python3.2,找出旧GIL和New之间的区别。我在下面运行了线程代码。
import time
import threading
import dis
def f(a, N):
for i in range(N):
a[i%3]+= i
def main():
a1= [1, 2, 3]
a2= [4, 5, 6]
m= 1000*1000
N= 50
for i in range(5, N + 1, 5):
t1= threading.Th
我有一个端点,它获取一些数据,然后运行一些代码,大约需要30秒,然后返回特定于数据的响应。我需要能够在30秒内用不同的数据多次命中端点,但是代码仍然需要运行并返回正确的数据特定结果。
我的意思是:
class Foo(Controller):
def POST(self, **kwargs):
[Run Code That Takes 30 Seconds]
Return [Result That Changes Bassed off POST request Sent]
当我现在运行这个命令时,每30秒超过一次到达端点,代码就会用新的数据重新启动,完全
我有一个非常cpu密集型的玩具web应用程序。
func PerfServiceHandler(w http.ResponseWriter, req *http.Request)
{
start := time.Now()
w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
x := 0
for i := 0; i < 200000000; i++ {
x = x + 1
x = x - 1
}
elapsed := time.Sinc
我知道python中有一个GIL,它强制线程只在一个内核上执行。但我根据处理器核心的数量创建进程,并在每个进程中创建线程。从理论上讲,它们会在每个进程中并行执行吗?如果工作正常,我如何在使用池的同时同步所有内容
from multiprocessing import Pool
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def make_threads(data):
with ThreadPoolExecutor(len(data)) as executor:
answer=list(executor.map(some_fu