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我有这样的程序：import time
# I make a heavy code here to take time= Pool(processes=4)
r = pool.map_async(f, range(10))
print'HERE' r.wait()
pr
浏览 3修改于2017-05-23得票数 2
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
from
浏览 6修改于2022-01-13得票数 0
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请向我解释，这两个类之间的有什么区别？
浏览 7提问于2016-07-11得票数 41
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我有一个multiprocessing.pool.Pool，它由一个不和谐的机器人管理。由于discord.py是异步的，所以我使用pool.starmap_async()、pool.apply_async()和AsyncResult.get()来管理任务。检查函数可以访问Pool本身，但不能访问任何AsyncResult。
我还可以使用其他方法，也就是池中活动/排队进程的#。
浏览 1提问于2021-01-29得票数 1
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我们使用ECS来部署基于flask的应用程序，并使用API网关来允许经过身份验证的用户。只有托管在ECS上的应用程序才能访问数据库，而最终用户不能访问数据库。(我知道，如果用户通过身份池登录，Idp的最终用户将被分配IAM权限，然后AWS将对其进行管理)
浏览 4修改于2019-12-14得票数 0
下面是一个如何复制我正在做的事情的示例：_pool = multiprocessing.Pool(num_of_p)有没有办法把pool_string变回multiprocessing.pool.Pool object呢？
浏览 0修改于2018-09-15得票数 0
virsh pool-define-as和create-as之间的区别是什么？阅读virsh的手册页，您似乎可以避免在使用create-as时运行pool build和pool start。
浏览 8提问于2017-01-05得票数 3
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当我在System user中执行以下命令时我收到错误信息，因为EXECUTE DBMS_CONNECTION_POOL.START_POOL()ORA-06550: line 1, column7:
PLS-00201: identifier 'DBMS_CONNECTION_POOL.STA
浏览 3修改于2017-12-22得票数 0
在学习Python的multiprocessing包(用于)时，我注意到multiprocessing.Pool是在context.py中的类BaseContext中定义的。): from .pool import Pool
浏览 11提问于2015-07-28得票数 3
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当我启动JVM时，它至少保留了{{xms}}内存，对吗？这意味着这个内存对于JVM进程是私有的(它是错误的)，对吗？当JVM需要增加备用堆(mallocs)时，就需要更多的内存。但多少钱？我不相信它的储备完全没有它所需要的，可能有一定的步骤(池？)大小。直到{{xmx}被到达，OOM被抛出，对吗？如果是这样的话，最好将xms设置在xmx附近，以防止许多无用的GC。我将拥有一个巨大的GC，而不是很多小GC，每个GC都会冻结我的JVM，所以最好有一个，对吧？
浏览 0修改于2012-07-26得票数 0
在python2中，multiprocessing.dummy.Pool和multiprocessing.pool.ThreadPool之间有什么区别吗？源代码似乎暗示着它们是一样的。
浏览 4修改于2018-11-20得票数 4
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/usr/bin/env python3.4import time print("In main pid is {} ppid is {}".format(os.getpid(), os.getppid()))
with Pool(processes=4, initializer=initializer) as
浏览 1修改于2019-02-06得票数 1
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result= (boolean) query.uniqueResult(); }Exception in thread "pool
浏览 0修改于2014-12-09得票数 0
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为什么boost::fast_pool_allocator构建在一个单独的池之上，而不是每个分配器实例一个单独的池？或者换一种说法，为什么只提供这一点，而不是每个分配器有一个池的选项？如果我使用自己的分配器而不是singleton_pool，那会不会很愚蠢呢？
谢谢
浏览 0提问于2010-03-31得票数 6
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我开始使用Multiprocessing.Pool和Pool.map来减少脚本的运行时间，并允许我同时登录到多个设备。 pool= multiprocessing.Pool(processes=4, maxtasksperchild=1)
浏览 1修改于2015-05-14得票数 3
我想要将这些值求和如下：from time import time
K = 50 r += z ** (1 / k**1.5) w += r
po = Pool
浏览 1修改于2013-07-05得票数 28
除了重新启动，什么时候Innodb_buffer_pool_reads，Innodb_buffer_pool_read_requests参数重置为零？
浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
当使用超过63个核心的python的multiprocessing.pool.Pool时，我得到一个ValueError return x
with Pool(70) as pool: a = pool.map
浏览 30修改于2020-12-15得票数 1
context是class multiprocessing.pool.Pool构造函数中的可选参数。只说：
context可用于指定用于启动辅助进程的上下文。通常，使用函数multiprocessing.Pool()或上下文对象的Pool()方法创建池。在这两种情况下，上下文都是适当设置的。它没有说明“上下文对象”是什么，为什么class Pool构造函数需要它，以及在上述场景中它“被适当设置”意味着什么。
浏览 5修改于2017-05-06得票数 25
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