我正在尝试在多处理池中的每个进程上运行cProfile.runctx()，以了解我的源中的多处理瓶颈是什么。这是我正在尝试做的一个简化示例:frommultiprocessingimportPoolimportcProfiledefsquare(i):returni*idefsquare_wrapper(i):cProfile.runctx("result=square(i)",globals(),locals(),"file_"+str(i))#NameErrorhappenshere-'result'isnotdefined.returnresultif__name__=="__m
context是classmultiprocessing.pool.Pool构造函数中的可选参数。Documentation只说:contextcanbeusedtospecifythecontextusedforstartingtheworkerprocesses.Usuallyapooliscreatedusingthefunctionmultiprocessing.Pool()orthePool()methodofacontextobject.Inbothcasescontextissetappropriately.它没有阐明什么是“上下文对象”，为什么classPool构造函数
原始问题我正在尝试在Python中使用多处理池。这是我的代码:deff(x):returnxdeffoo():p=multiprocessing.Pool()mapper=p.imap_unorderedforxinxrange(1,11):res=list(mapper(f,bar(x)))当xrange很小如xrange(1,6)时，此代码使用所有CPU(我有8个CPU)。但是，当我将范围增加到xrange(1,10)时。我观察到只有1个CPU以100%的速度运行，而其余的只是闲置。可能是什么原因？是否因为当我增加范围时，操作系统会因过热而关闭CPU？我该如何解决这个问题？最小的、
我正在尝试将列表作为参数传递给pool.map(co_refresh,input_list)。但是，pool.map没有触发函数co_refresh。也没有返回错误。看起来这个过程卡在那里。原代码:frommultiprocessingimportPoolimportpandasaspdimportosaccount='xxx'password='xxx'threads=5co_links='file.csv'input_list=[]pool=Pool(processes=threads)defco_refresh(url,account,password,outputfile):p
我想停止一个worker的所有线程。我有一个有10个worker的线程池:defmyfunction(i):print(i)if(i==20):sys.exit()p=multiprocessing.Pool(10,init_worker)foriinrange(100):p.apply_async(myfunction,(i,))我的程序不会停止，其他进程会继续工作，直到完成所有100次迭代。我想从调用sys.exit()的线程内部完全停止池。目前的编写方式只会停止调用sys.exit()的worker。 最佳答案 这没有按您预期
我已经使用python/cython开发了一个实用程序，可以对CSV文件进行排序并为客户端生成统计信息，但是调用pool.map似乎会在我的映射函数有机会执行之前引发异常。对少量文件进行排序似乎按预期运行，但随着文件数量增加到10，我在调用pool.map后得到以下IndexError。有没有人碰巧认识到以下错误？非常感谢任何帮助。虽然代码处于NDA之下，但用例非常简单:代码示例:defsort_files(csv_files):pool_size=multiprocessing.cpu_count()pool=multiprocessing.Pool(processes=pool_s
我使用了python多处理并使用这段代码等待所有进程:...results=[]foriinrange(num_extract):url=queue.get(timeout=5)try:print"STARTPROCESS!"result=pool.apply_async(process,[host,url],callback=callback)results.append(result)exceptException,e:continueforrinresults:r.get(timeout=7)...我尝试使用pool.join但出现错误:Traceback(mostrecentc
当我尝试从我在python中设置的memcached读取字符串时:importmemcacheMC_SERVER="192.168.1.100"MC_PORT="11211"mc=memcache.Client(['%s:%s'%(MC_SERVER,MC_PORT)],debug=0)mc.set("test_string","true")printmc.get("test_string")Java告诉我它不存在，当我尝试获取它时显然返回null:importcom.danga.MemCached.*;publicclassTester{//createastaticclientas
我想在类中使用Pool，但似乎有问题。我的代码很长，我创建了一个小型演示变体来说明问题。如果您能给我以下可用代码的变体，那就太好了。frommultiprocessingimportPoolclassSeriesInstance(object):def__init__(self):self.numbers=[1,2,3]defF(self,x):returnx*xdefrun(self):p=Pool()printp.map(self.F,self.numbers)ins=SeriesInstance()ins.run()输出:ExceptioninthreadThread-2:Tra
所以最近几天我一直在摆弄python的多处理库，我真的很喜欢处理池。它很容易实现，我可以想象出很多用途。我已经完成了几个我以前听说过的项目来熟悉它，最近完成了一个暴力破解刽子手游戏的程序。任何人，我正在做一个执行时间比较，对单线程和处理池中100万到200万之间的所有素数求和。现在，对于hangmancruncher来说，将游戏放在处理池中可以将执行时间提高大约8倍(i7具有8个内核)，但是当磨掉这些素数时，它实际上增加处理时间几乎是4倍。谁能告诉我这是为什么？这是供有兴趣查看或测试它的任何人使用的代码:#!/user/bin/python.exeimportmathfrommulti
