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(在Ubuntu 12.04上使用Python2.7.3)import time
from Queue import Emptyworkers = [] def run(self
浏览 0提问于2012-05-29得票数 2
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class WorkerProcess(multiprocessing.Process):
app.logger.info('%s: Starting, self.name)
super(multiprocessing.Process, self).
浏览 2提问于2016-06-03得票数 0
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下面是multiprocessing.Pool对multiprocessing.pool.ThreadPool和顺序版本的一些测试，我想知道为什么multiprocessing.pool.ThreadPoolmultiprocessing.Pool确实更快吗?因为它使用进程(即没有GIL)和multiprocessing.pool.ThreadPool使用线程(即GIL)，尽管包的名称是multiprocessing。import time
def test_1(job_list):
浏览 6修改于2022-01-13得票数 0
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我试图使它能够运行一个无限循环，要求用户输入以及运行一个matplotlib简单图。有什么建议吗？目前，我的代码是： fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(top=.9)
ax.set_ylabel('Y Score')
p
浏览 3提问于2013-09-14得票数 0
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我试图在管理进程下启动数据队列服务器(以便以后可以将其转换为服务)，虽然数据队列服务器功能在主进程中工作良好，但它不能在使用multiprocessing.Process创建的进程中工作。然而，当在dataQueueClient mpquueue中使用multiprocessing.Process的start()运行时，它不起作用(当使用客户端进行测试时)，我使用的是没有更改的start以下是代码：import timeimpo
浏览 10提问于2012-07-18得票数 5
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queue.get_nowait() break
manager = multiprocessing.Manager() queue = manager.Queue()
for i in ran
浏览 1修改于2017-07-05得票数 57
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管道：import timeimport numpy as np
import sysfrom multiprocessing import Processimport
浏览 2提问于2018-01-20得票数 11
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当然，我已经看到了，而且multiprocessing.get_logger返回的记录器似乎具有一些“进程共享锁”的魔力，以使日志处理变得平滑。因此，今天我研究了Python2.7 (/ multiprocessing /util.py)的多处理代码，发现这个记录器只是一个普通的logging.Logger，几乎没有任何魔力。现在我的理论是：
此get_logger记
浏览 22修改于2017-05-23得票数 19
我发现python.org有multiprocessing.Pipe的官方文档，但我的PyCharm集成开发环境建议我导入multiprocessing.connection.Pipe，它没有文档。内置的帮助系统显示如下：>>> from multiprocessing.connection import Pipeas P2 Help on meth
浏览 1提问于2016-04-01得票数 0
= True)-----------------------------------------------------------------recent call last)----> 1 model.fit(x_train, epochs=1, use_multiprocessingsample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, va
浏览 153提问于2020-03-02得票数 1
_value cannot be converted to a Python object for pickling')'from bigfloat import *所以，我想multiprocessing在保存BigFloat对象时遇到了问题。
浏览 8提问于2020-05-15得票数 0
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from multiprocessing import Queue
def __init__(self):123 File "/home/yuv/Downloads/Python-3.3.0/Lib/multiprocessing
浏览 0修改于2013-04-25得票数 0
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from multiprocessing import Pool
def __init我的代码：from multiprocessing import Queue
defTraceback (most recent call last):
File "C:\Users\la
浏览 0修改于2018-12-24得票数 0
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if enabled myClassObject.i += 1
import multiprocessingpool = multiprocessing.Pool(1) #use one core for now
myList = []
浏览 2修改于2018-11-20得票数 6
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代码：from multiprocessing import Process, Managerimport timeit
import
浏览 3修改于2016-10-08得票数 0
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我有多个工作进程从同一个multiprocessing.queue()读取。每个工作进程只读取属于自己的内容，必须保留其他内容不受影响。有什么方法可以用multiprocessing.queue来完成吗？
浏览 5提问于2017-03-29得票数 9
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如果一个软件项目支持已支持多处理的Python版本，那么是否有理由在multiprocessing.Lock上使用multiprocessing.Lock？multiprocessing锁是否也是线程安全的？
因此，是否有理由使用来自threading的同步原语，这些原语也在multiprocessing中。
浏览 11提问于2009-12-30得票数 16
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如果我使用multiprocessing.map_async (或starmap_async)，代码挂在results.get()上。但是，如果我使用map (或starmap)，代码将正确执行。下面是一个最低限度的工作示例，我可以用它来再现这种行为： return i**2
if _
浏览 1提问于2020-02-06得票数 1
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在Python 3.8中，我有一些类似如下的共享内存值： from multiprocessing.sharedctypes import RawArray, RawValue
...
浏览 54修改于2020-12-15得票数 0
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asset.data.loc[year, week].Open.values
为了加快处理速度，我使用multiprocessing.pool用multiprocessing.pool和dask.multiprocessing处理多只大熊猫的数据有什么区别？
你觉得我应该用达斯克来处理我的具体案子吗？谢谢你们。
浏览 2修改于2020-06-20得票数 10
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