文档(python3.4)解释说，使用spawn，“子进程将仅继承运行进程对象的run()方法所需的那些资源”。但是哪些对象是“必要的”？我阅读它的方式向我表明，可以从run()内部访问的所有对象都是“必需的”，包括作为args传递给Process的参数.__init__，以及存储在全局变量中的任何内容，以及在全局范围内定义的类、函数及其属性。但是，这是不正确的；以下代码确认存储在全局变量中的对象没有被继承:#runningunderpython3.4/Windows#butbehavesthesameunderUniximportmultiprocessingasmpx=0class
所以我有一个系统，生产者和消费者通过无限大小的队列连接，但是如果消费者重复调用get直到抛出Empty异常，它不会清除队列。我相信这是因为一旦套接字缓冲区已满，消费者端队列中将对象序列化到套接字中的线程就会被阻塞，因此它会等待直到缓冲区有空间，但是，这是可能的消费者调用get“太快”，因此它认为队列是空的，而实际上另一端的线程有更多数据要发送，但不能足够快地序列化它以防止套接字对消费者来说是空的。我相信如果我可以更改底层套接字上的缓冲区大小(我是基于Windows的)，这个问题就会得到缓解。据我所知，我需要做的是:importmultiprocessing.connectionsasc
我刚刚在我的程序中发现了一个与使用Python的多处理模块有关的奇怪错误。当我在我的机器上从源代码运行程序时，一切正常。但是我一直在使用pyinstaller将它构建成一个可执行文件，并且由于某种原因，当我运行从我的代码构建的可执行文件时，多处理的行为发生了巨大的变化。具体来说，当我尝试运行我的代码的多处理部分，而不是做它应该做的事情时，会弹出一个似乎是我的程序主窗口的副本，每个进程一个。更糟糕的是，如果手动关闭它们，它们会重新打开，大概是因为它们是multiprocessing.pool的一部分。不会打印任何错误消息，一旦创建所有窗口，它们就坐在那里什么也不做。是什么原因导致的？
我正在尝试使用multiprocessing.Queue模块中的队列。实现(https://docs.python.org/3.4/library/multiprocessing.html#exchanging-objects-between-processes)使用q=Queue()作为实例化的例子。如果我尝试这样做，我会收到以下错误:TypeError:__init__()missing1requiredkeyword-onlyargument:'ctx'用谷歌搜索这个问题:http://bugs.python.org/issue21367我怎么知道这是否已修复？现在不能使用mul
一段时间以来，我一直在为多进程日志而苦苦挣扎，原因有很多。我的一个原因是，为什么要另一个get_logger。我当然见过thisquestion并且multiprocessing.get_logger返回的记录器似乎做了一些“进程共享锁”魔法来使日志记录处理顺畅。所以，今天我查看了Python2.7的多处理代码(/multiprocessing/util.py)，发现这个记录器只是一个普通的logging.Logger，几乎没有任何魔法。这是Python文档中的描述，就在get_logger函数:Somesupportforloggingisavailable.Note,however
假设我有一个非常大的文本文件，其中包含我想要反转的许多行。我不在乎最后的顺序。输入文件包含西里尔符号。我使用multiprocessing在多个内核上进行处理。我写了这样的程序:#task.pyimportmultiprocessingasmpPOOL_NUMBER=2lock_read=mp.Lock()lock_write=mp.Lock()fi=open('input.txt','r')fo=open('output.txt','w')defhandle(line):#InthefutureIwanttodo#somemorecomplicatedoperationsoverth
我经常发现自己用Python编写程序，构建一个大型(兆字节)只读数据结构，然后使用该数据结构分析一个非常大(总共数百兆字节)的小记录列表。每条记录都可以并行分析，所以一个自然的模式是设置只读数据结构并将其分配给全局变量，然后创建一个multiprocessing.Pool。(通过fork将数据结构隐式复制到每个工作进程中)，然后使用imap_unordered并行处理记录。这种模式的骨架看起来像这样:classifier=Nonedefclassify_row(row):returnclassifier.classify(row)defclassify(classifier_spec,
我想使用multiprocessing.Value在多个进程中使用一个变量，但是Python文档中的语法不清楚。谁能告诉我应该使用什么类型(我的变量是一个字母)，以及在哪里放置我的变量名？编辑我尝试使用Manager在进程之间共享我的信件。但我现在唯一拥有的是Value('ctypes.c_char_p','(Thekeyyouhithere)')在PythonShell中打印，但仍然没有声音。使用管理器时，控制台似乎也比平时慢了一点。从我按下按键到Value出现在屏幕上之间有将近一秒的延迟。我的代码现在看起来像这样:#Importfromtkinterimport*importwav
如果进程无法解锁multiprocessing锁，就会发生可怕的事情。为了尽量减少发生这种情况的可能性，我想获取withblock中的锁。有什么内置方法可以做到这一点，还是我需要自己动手？ 最佳答案 是的，你可以这样做:mylock=multiprocessing.Lock()withmylock:...因为Lock是一个上下文管理器。RLock也是如此，线程中的Lock和RLock也是如此。documentation确实声明它是“threading.Lock的克隆”，因此您可以引用"Usinglocks,conditions,an
我很乐意就目前的谈话总体说明我们只是。我正在做农活，想知道目前的进展。因此，如果我将100作业发送到10处理器，我该如何显示当前已返回的作业数。我可以获得ID，但是如何从我的map函数中计算已完成返回的作业数。我按如下方式调用我的函数:op_list=pool.map(PPMDR_star,list(varg))在我的函数中，我可以打印当前名称current=multiprocessing.current_process()print'Running:',current.name,current._identity 最佳答案 如果您
