我的一个Java应用程序正在使用Runtime.exec(String[]、String[]、文件)启动一个外部程序。总体而言,这工作得很好。然而,我注意到Linux和Windows之间的一个重要区别。建议使用以下代码片段:
Process pr = Runtime.getRuntime(cmdArray, env, workDir);
startThreadProcessingStdout(pr.getInputStream());
startThreadProcessingStderr(pr.getErrorStream());
int status = pr.waitFor();
在Wi
我试图使用C中的fork()函数来处理Linux中的多个进程,这是我的代码:
p1 = fork();
if(p1 != 0){
p2 = fork();
}
printf("My PID is %d\n",getpid());
printf("My parent PID is %d\n",getppid());
现在,假设父进程ID为100,两个子进程(p1,p2) ID为101 & 102,init进程PID为0,我的预期输出为:
My PID is 100
My parent PID is 0
My PID is 101
My par
我试图查看vfork是否创建了一个与父进程共享内存的子进程,如下所示:
#include<stdio.h>
#include<unistd.h>
int main()
{
int* pi = new int(5);
int i = 5;
pid_t id = vfork();
if (id > 0) //father
{
*pi = 4;
i = 4;
printf("father set i=%d, *pi=%d\n", i, *pi);
sl
我知道子进程不会看到叉子/派生之后所做的更改,而且Windows进程不会继承不使用共享内存的全局。但是,我所遇到的情况是,孩子们看不到共享内存中的全局变量的变化,这种变化发生在叉子/产卵之前。
简单示范:
from multiprocessing import Process, Value
global foo
foo = Value('i',1)
def printfoo():
global foo
with foo.get_lock():
print(foo.value)
if __name__ == '__main__':
with
我正在复制一些简单的10臂强盗实验从萨顿和巴托的书加强学习:一个介绍。其中有些需要大量的计算时间,因此我试图利用我的多核CPU的优势。
这是我需要运行2000次的函数。它有1000个循序渐进的步骤,逐步提高奖励:
import numpy as np
def foo(eps): # need an (unused) argument to use pool.map()
# initialising
# the true values of the actions
q = np.random.normal(0, 1, size=10)
# the estimat
有谁能帮我建议一下为什么在运行以下代码时,我在windows平台上的Python多处理池中变得比较慢:
with Pool(processes=6, initializer=init_pool,
initargs=(x, y, z)) as p:
res = pd.concat(p.imap(process_product, df.values))
它在windows下需要2-3分钟,而在linux上不到一分钟。此外,CPU利用率并不是上升,只是站在25%的最大值。请先告诉我上面的代码是否可以在windows平台上运行