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无法在 Python 3.5 中子类化多处理队列
我的最终目标是重定向stdout从几个子进程到一些队列 并将它们打印在某个地方 也许在一个小 GUI 中 第一步是子类化Queue变成一个行为很像的对象stdout 但这就是我陷入困境的地方 子类化多处理Queue在 Python v3 5
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python3x
multiprocessing
pythonmultiprocessing
multiprocessing.Manager().dict().setdefault() 是否损坏?
这个迟来且可能很愚蠢的部门提出 gt gt gt import multiprocessing gt gt gt mgr multiprocessing Manager gt gt gt d mgr dict gt gt gt d setd
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multiprocessing
分析 python 多处理池
我试图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 这是我正在尝试做的事情的简化示例 from multiprocessing import Pool import cProfile def sq
python
profiling
multiprocessing
pool
Python 多处理中的子级与父级通信
我正在编写一个 python 脚本 它将通过将行发送到不同的进程来处理来快速解析文件 最后 我希望父进程接收每个子进程的结果 然后能够对其进行操作 这是代码 usr bin env python import os import re fr
python
multiprocessing
python multiprocessing.Pool杀死*特定*长时间运行或挂起的进程
我需要执行许多并行数据库连接和查询的池 我想使用 multiprocessing Pool 或并发 futures ProcessPoolExecutor Python 2 7 5 在某些情况下 查询请求花费太长时间或永远无法完成 挂起 僵
python
process
timeout
multiprocessing
pool
任何 concurrent.futures 超时确实有效吗?
尝试以便宜的方式编写基于进程的超时 同步 如下所示 from concurrent futures import ProcessPoolExecutor def call with timeout func args timeout 3 w
python
multiprocessing
timeout
concurrentfutures
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
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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
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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
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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
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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
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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
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