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Python 多处理导致许多僵尸进程
我一直在使用一组工作人员来实现 python 的多处理库 我实现了以下代码 import main1 t1 time time p Pool cores result p map main1 client list client if re
python
multiprocessing
multiprocessing.Manager 嵌套共享对象不适用于队列[重复]
这个问题在这里已经有答案了 Python 文档multiprocessing模块状态 3 6版本更改 共享对象可以嵌套 例如 共享容器对象 例如共享列表 可以包含其他共享对象 这些对象都将由共享容器对象管理和同步 SyncManager 这
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memorymanagement
process
multiprocessing
Queue
给定 N 个生成器,是否可以创建一个在并行进程中运行它们并生成这些生成器的 zip 的生成器?
假设我有 N 个生成器gen 1 gen N其中每个都会产生相同数量的值 我想要一台发电机gen这样它就可以在 N 个并行进程中运行 gen 1 gen N 并产生 next gen 1 next gen 2 next gen N 这就是我
python 池 apply_async 和 map_async 不会在满队列上阻塞
我对 python 相当陌生 我正在使用多处理模块来读取标准输入上的文本行 以某种方式转换它们并将它们写入数据库 这是我的代码片段 batch pool multiprocessing Pool 20 i 0 for i content i
python
DesignPatterns
Queue
multiprocessing
pythonmultiprocessing
os.sched_getaffinity(0) 与 os.cpu_count()
所以 我知道标题中两种方法的区别 但不知道实际含义 据我了解 如果您使用的 NUM WORKERS 数量多于实际可用的核心数量 您将面临性能大幅下降 因为您的操作系统不断地来回切换 试图保持并行 不知道这有多真实 但我在某处从比我聪明的人那
Python的Multiprocessing的进程通信
我了解了Python多进程的Pipes Queues Shared ctypes Objects Managers 我想将它们与Linux的匿名管道 命名管道 共享内存 套接字等进行比较 我现在有以下问题 Python 多处理的管道和队列模
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multiprocessing
pipe
IPC
sharedmemory
使我的 NumPy 数组跨进程共享
我已经阅读了很多关于共享数组的问题 对于简单的数组来说 它似乎足够简单 但我一直试图让它适用于我拥有的数组 import numpy as np data np zeros 250 dtype float32 250000 2 float3
python
NumPy
multiprocessing
sharedmemory
为什么 numpy.random 和 multiprocessing 不能很好地发挥作用? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个随机游走函数 它使用numpy random执行随机步骤 功能walk本身就可以正常工作 同时 它在大多数情况下按预期工作 但是与multiprocessing 它失败 为什么multiprocessin
python
Arrays
NumPy
Random
multiprocessing
Python - 为什么 time.sleep 会导致内存泄漏?
当我运行下面的代码时 内存在增加 但是如果我删除了time sleep 3 它是0 1 in top并且从未增加 它似乎process没有被正确终止 但为什么呢 Code Python 2 7 11 import time import m
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python27
memoryleaks
multiprocessing
如何在进程之间共享 pandas DataFrame 对象?
这个问题与我之前发布的链接有相同的观点 有没有一种好方法可以避免内存深度复制或减少多处理所花费的时间 自从我遇到 DataFrame 对象共享问题以来 我对此一无所获 我简化了示例代码 如果有专业人士修改我的代码以在没有 Manager l
python
Multithreading
pandas
multiprocessing
objectsharing
安装多处理 python3
对 Python 来说还很陌生 我想安装 python 的多处理模块 我正在使用 python 3 6 和 pip 版本 9 1 我收到一个错误 这让我相信由于没有与 python 3 兼容的多处理模块 因此可能会发生以下错误 pip3 i
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python3x
multiprocessing
将 PyTorch 与 Celery 结合使用
我正在尝试在 Django 应用程序中运行 PyTorch 模型 由于不建议在视图中执行模型 或任何长时间运行的任务 我决定在 Celery 任务中运行它 我的模型相当大 加载大约需要 12 秒 推理大约需要 3 秒 这就是为什么我决定不能
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django
multiprocessing
Pytorch
Celery
使用比核心数量更多的工作进程
ThisPYMOTW 的示例给出了使用的示例multiprocessing Pool 哪里的processes传递的参数 工作进程数 是机器上核心数的两倍 pool size multiprocessing cpu count 2 否则该类
Python类继承多处理,访问类成员时遇到问题
简而言之 假设我有以下内容 import multiprocessing class Worker multiprocessing Process def init self multiprocessing Process init sel
python
multiprocessing
如何在 django 视图中使用 python 多处理模块
我有一个简单的函数来遍历 URL 列表 使用GET检索一些信息并更新数据库 PostgresSQL 因此 该功能运行完美 然而 一次一个地浏览每个 URL 会花费太多时间 使用 python 我可以执行以下操作来并行这些任务 from mu
python
django
multiprocessing
SQLite3 和多重处理
我注意到当我在多处理环境中使用 sqlite3 时 它并不真正有能力也不可靠 每个进程都尝试将一些数据写入同一个数据库 以便一个连接被多个线程使用 我使用 check same thread False 选项进行了尝试 但插入的数量非常随机
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SQLite
multiprocessing
python进程池,每个进程都有超时,而不是池中的所有进程
我需要运行许多进程 但不是全部运行 例如同时运行 4 个进程 multiprocessing Pool正是我所需要的 但问题是 如果进程持续超过超时 例如 3 秒 我需要终止该进程 Pool仅支持等待所有进程的超时 而不是每个进程的超时 这
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timeout
multiprocessing
pool
检测并发中失败的任务。futures
我一直在使用并发 期货 因为它有一个简单的界面 让用户轻松控制线程 进程的最大数量 然而 并发 futures 似乎隐藏了失败的任务 并在所有任务完成 失败后继续主线程 import concurrent futures def f i r
未检测到多处理池中引发的异常
似乎当 multiprocessing Pool 进程引发异常时 没有堆栈跟踪或任何其他指示它已失败 例子 from multiprocessing import Pool def go print 1 raise Exception pr
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Exception
multiprocessing
初始化和销毁Python多处理工作者
我有一个模型 我从 Python 中调用了很多次 该模型的启动和关闭时间较长 但处理输入数据的时间很短 可以在启动 关闭之间多次完成 多处理 Pool 似乎是完成此任务的好方法 但我无法正确销毁 Model 类 下面给出了程序代码的简化结构
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