作为，对于异步HTTP请求等事件I/O，事件池应该比预叉池更快。他们甚至提到
然而，我们无法产生任何类似的结果。在所有这些情况下，使用正在运行的预叉pool.The机器在较短的时间内完成的任务是一
浏览 1提问于2015-04-29得票数 4
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我想在共享内存机器上使用异步并行来并行处理一个时态图(本质上是一个networkx图的列表)。为了实现这一点，我使用multiprocessing模块中的Pool.apply_async()。对于每个单元图，我执行多个计算开销很大的矩阵操作。):
File "/usr/lib/python3.8/multiprocessing/pool.py", line 12
浏览 27提问于2020-07-10得票数 0
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@skrrgwasme建议的第一个解决方案是将不需要两组特定浏览器的测试分成两个队列(一个在firefox上执行，第二个在chrome上执行)：因此，我们应该有一个池<
浏览 6提问于2014-10-23得票数 1
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我有一个python脚本，通过多处理在我的旧四核笔记本电脑上运行。模拟不能并行化，我只是在不同的核上运行不同的实例。脚本只调用一个池，然后多次调用apply_async
浏览 0提问于2018-08-01得票数 2
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我对Python多处理感到困惑。这里是我试图达到的目标的一个例子。# METHOD 1 : NORMAL (takes 20 seconds) print x2[1:3]
# METHOD
浏览 4提问于2012-08-24得票数 3
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在创建一个进程池或简单地循环一个进程以创建更多的进程之间有任何区别(在任何方面)吗？ p.start() p.join()
池是否更有可能使用更多的核心/处理器？
浏览 4提问于2013-08-13得票数 1
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我有一个工人池，并使用apply_async向他们提交工作。我不关心应用于每一项的功能的结果。池似乎可以接受任意数量的apply_async调用，不管数据有多大，或者工作人员可以多么快地跟上工作。是否有一种方法可以在一定数量的项目等待处理时立即使用apply_async块？我确信，在内部，池使用的是队列，所以只为队列使用
浏览 2提问于2018-10-30得票数 1
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我有一套我的程序与之通信的仪器，我想把通讯放在一个单独的线程中。IO相当慢(每台仪器每项约100 ms )，我需要将它们的结果值记录在一个共享数组中(最后一个N值)，并保存到一个文件中，并尽可能快地进行重复测量。我希望所有这些都是在一个单独的线程中完成的，这样时间就不会被主线程中发生的计算等所交错，但是主线程应该能够访问数组。理想情况下，我应该能够运行一些daq.start()，它可以在没有进一步交
浏览 12提问于2022-10-12得票数 1
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我使用python的multiprocessing.Pool和apply_async来调用一堆函数。对于results中的每个也就是说，对于给定的AsyncRe
浏览 0提问于2019-02-01得票数 3
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我不确定在Python中的芹菜库中apply_async()和send_task()之间的区别，特别是在使用任务池时。我主要想要的是有一个中央服务器，里面定义了所有的任务，使用一些Redis队列，其他物理实例可以将事件发布/发送到不同的队列，使用池获取不同的任务，而不需要定义每个发布脚本中的所有任务列
浏览 4提问于2020-04-08得票数 4
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我读过，函数apply_async没有给出有序的结果。如果我重复调用一个函数，该函数打印一个数字列表的平方，我可以从显示中看到列表没有排序。但是，当函数返回数字而不是打印它时，我使用.get()获取值，然后我看到结果是有序的。
为什么.get()的结果是有序的？如果我有一个循环，作为一个名为a的变量，它的值对于不同的迭代是不同的。使用apply_asy
浏览 0提问于2018-11-21得票数 0
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在cordova插件中处理多线程的首选方法是什么？异步执行可以这样执行： public void run() { }
}或者使用默认的AsyncTask实现。
浏览 7提问于2014-11-10得票数 2
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在多个进程之间共享结果队列
、、、、
multiprocessing模块的文档展示了如何将队列传递给以multiprocessing.Process启动的进程。但是，如何与以apply_async启动的异步工作进程共享队列呢？我不需要动态连接或其他任何东西，只需要一种让工作人员(重复地)将其结果报告给base的方法。我理解这意味着什么，我理解继承而不是要求酸洗/取消酸洗(以及所有特殊的Windows限制)的建议。但是我如何以一种有效的方式传递队列呢？我找不到一个
浏览 48提问于2012-03-28得票数 107
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我使用Python的multiprocessing.Pool类在进程之间分发任务。=N) pool.apply_async(evaluate, (data,))
N个进程被生成，它们不断地工作在我传递给apply_async的任务中。最初，我允许每个对象在完成工作时按需创建自己的multiprocessing.Pool，但是我最终遇到了OSError，因为打开了太多的文件，尽管我假设池在<
浏览 5提问于2017-11-16得票数 12
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目前，我很难在Python中解决这个问题。我希望do_process2()异步运行，这样循环的下一次迭代就不会等待do_process2()完成。从我正在阅读的内容来看，我可以使用多线程，但是对于GIL，我不知道如何“卸载”do_process2()并继续执行下一次迭代。同样，我希望能够处理</e
浏览 3提问于2016-12-21得票数 1
我试图使用Manager()在进程之间共享字典，并尝试了以下代码： d['x'] +=manager.dict() p= Pool(4)
p.map_async(f, (d,)) #apply_async, map
p.join()
print (d)
浏览 3提问于2020-05-11得票数 0
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我正在尝试制作一个Python 'JobQueue‘，它在本地机器上异步执行计算密集型任务，其机制是将每个任务的结果返回给主进程。Python的multiprocessing.Pool有一个apply_async()函数，它通过接受一个任意函数、多个参数和返回结果的回调函数来满足这些需求。例如..。apply_async()的函数必须是可串行化的，并且我需要并发运行的函数不是Pickle。
浏览 0提问于2019-06-13得票数 0
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我正在尝试用python实现带有回调的异步多处理编程。我阅读了有关多进程模块、进程/线程池和异步模块的资料，但没有找到要点。，func(100)提交给一个给定数量的工作进程池，比如5个进程。然后，我想让这些工作者在任何返回值到达父进程时调用回调，而不是在每个返回值到达父进程之后调用。multiprocessing.Pool中的map/map_async/starmap&
浏览 1提问于2018-02-11得票数 2
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