将Python的concurrent.futures中的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor结合起来
模型出错了，请稍后重试~
相关·内容
我有下面的代码，它抛出“无法选择”弱的“对象”。
我已经看过很多例子，人们用if __name__ == '__main__'包装if __name__ == '__main__'，但是在我的类中这是不可能的。没有关于如何在python类中使用ProcessPoolExecutor的示例。
作为参考，ThreadPoolExecutor工作得很好。
有人知道怎么做吗？
堆栈跟踪是：
File "C:\Users\mikke\ALG_EXP\ThreeSum\pythonSol\Implementations\near_linear_alg\Rando
浏览 3提问于2021-04-30得票数 0
1回答
我有一个文件夹，里面有100K个文件，总共50 in。目标是读取每个文件，运行一些正则表达式来存储数据。我正在尝试运行测试，看看哪种方法最理想，多线程还是多处理。 我使用的服务器有4个内核和8 8GB内存。在没有任何多线程的情况下，完成任务大约需要5分钟。 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
threads= []
def read_files(filename):
with open(filename, 'r') as f:
text = f.read()
with
浏览 17提问于2020-08-26得票数 1
1回答
我正在用Python编写一个多线程应用程序，遇到了一个内核时间飞涨的问题。使用perf，我发现它确实是一个自旋锁：
54.89% python [kernel.kallsyms] [k] __ticket_spin_lock
导致自旋锁定的代码如下：
for i in range(0, my_uuids_len):
while threading.active_count() >= concurrency:
time.sleep(0.1)
threading.Thread(target=read_benchmark
浏览 4提问于2014-03-01得票数 0
1回答
例如：我有一个控制器脚本。我有一个工人剧本。我有50个python对象，它们必须传递给worker脚本。我要他们并行运行。
工作脚本有它自己的一些数据库获取的并行化。我做到这一点的办法是：
p = Pool(processes=NUM_PROCS)
results = p.starmap(db_fetch, db_fetch_arguments)
p.close()
p.join()
最通俗的方式是，我可以将50个参数(python对象，而不是字符串参数)传递给我的工作人员，并使它并行运行，并且在工作人员试图生成更多子进程时没有任何问题。
提前谢谢你。
编辑1：
from multiproce
浏览 2提问于2022-05-08得票数 -1
1回答
我是第一次接触asyncio，我正在尝试制作一个简单的new服务器，它在收到请求时，计算国际象棋移动并将结果作为响应返回。问题是，进程正在阻塞，使得and服务器在评估时无法侦听和响应请求。我觉得我已经很接近了，但我不知道接下来的几个步骤如何让它正常工作。我已经得到了国际象棋引擎运行在几个不同的线程与另一个脚本，现在我只需要知道如何集成到一个简单的web服务器。这方面的任何帮助都将不胜感激。下面是我的代码：
import asyncio
from aiohttp import web
import chess.engine
from concurrent.futures import Threa
浏览 19提问于2019-07-11得票数 0
1回答
我想使用python多处理同时解决多个cplex模型。据我所知，python中多处理的基本示例如下：
from multiprocessing import Process
def func1():
'''some code'''
def func2():
'''some code'''
if __name__=='__main__':
p1 = Process(target = func1)
p1.start()
p2 = Process(tar
浏览 0提问于2020-06-26得票数 0
我试图制作一张纸条，读取sasb7dat文件并使用熊猫导出到拼板上，但是我很难用大文件(>1Gb和更多的de 100万行)来提高性能。通过一些研究，我发现使用多重处理可以帮助我，但我无法使它工作。代码运行时没有错误，但没有创建拼板文件。
到目前为止，我得到的是：
import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
arq = path_to_my_file
def sas_mult_process(data):
for i, df in enumerate(data):
d
浏览 16提问于2022-10-26得票数 1
1回答
我尝试在HPC中使用多进程来加速我的代码。它运行正常，但我添加了一些计算，突然它开始发布这个错误。我在没有多进程的情况下运行它，它很好。
前20个函数的执行与多进程配合得很好，但之后它开始滚雪球，这个错误越来越多地出现。
日志中写着“在某一时刻超过步骤内存限制”和“原因：‘RuntimeError(’调用Python对象时超过最大递归深度‘，)'”
import os
from multiprocessing import Pool
def eigencen(filename):
--DO complicated stuff here--
for f in os.listd
浏览 6提问于2017-12-12得票数 0
回答已采纳
我经常在futuresx.result()上得到一个键错误，并且我不确定我做错了什么
也许我没有正确地使用等待？
from concurrent.futures import wait, ALL_COMPLETED
import concurrent.futures
import datetime
from datetime import timedelta
import yfinance as yf
import pandas as pd
pool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(8)
end = datetime.date.today(
浏览 0提问于2021-02-06得票数 0
所以我有类似的东西
import multiprocessing
class MyFancyClass(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def do_something(self):
proc_name = multiprocessing.current_process().name
print 'Doing something fancy in %s for %s!' % (proc_name, self.name)
def worker(q):
浏览 14提问于2017-02-21得票数 0
回答已采纳
我正在用Python编写一个应用程序，我需要同时运行一些任务。模块多处理提供了类Process，而concurrent.futures模块提供了类ProcessPoolExecutor。两者似乎都使用多个进程来执行其任务，但它们的API是不同的。为什么我要使用一个而不是另一个呢？
我知道concurrent.futures是在Python3中添加的，所以我猜它更好？
浏览 0提问于2012-07-24得票数 17
这就是为什么我尝试使用python和concurrent.futures库。 假设您有如下字典输入： input = {'1': {'Joe','Sal', 'Murry','Q}}, {'2':{'Dana','White'}},{'3':{'ice','cream','water','cola','Butter'}} 在executors中运行的函数将只接受一个参数。类似于：
浏览 30提问于2020-10-25得票数 1
1回答
我在一些更复杂的代码中遇到了问题，但已经将其简化为复制问题：
from multiprocessing import Manager
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from itertools import repeat
def process(v):
v.value += 1
def main():
with Manager() as manager:
v = manager.Value('i', 0)
with ProcessPoolExecutor(
浏览 11提问于2022-03-16得票数 0
1回答
你好，我一直在做一个巨大的csv文件，需要进行相似测试。有116万行，要测试每一行之间的相似性，大约需要7个小时。我希望使用多个线程来减少这样做所需的时间。我做相似测试的功能是：
def similarity():
for i in range(0, 1000):
for j in range(i+1, 1000):
longestSentence = 0
commonWords = 0
row1 = dff['Product'].iloc[i]
row2 =
浏览 7提问于2022-11-19得票数 0
作为一名Python (和编程)新手，我正在尝试将数千个PDF的文本提取到一个文件(或列表，如果更好)。这些数据将用于稍后的内容分析。我创建了一个工作函数，可以遍历目录中的所有PDF，使用pdfplumber提取文本并将其附加到列表中。 现在，我想使用多进程来加速一个非常冗长的过程。然而，我似乎不知道如何最好地实现一个使用并行进程追加到列表中的循环。下面是在我的函数中使用concurrent.futures的一些教程中的代码： import pdfplumber
import os
import concurrent.futures
def pdfextractor(file):
浏览 8提问于2020-10-27得票数 1
回答已采纳
我第一次在python3中使用多处理。以下是我正在努力执行的内容：
import concurrent
t = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(4)
g = t.map(lambda x:10*x, range(10))
它正在抛出错误：
File "/usr/local/Cellar/python3/3.4.3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/multiprocessing/queues.py", line 242, in _feed
obj =
浏览 2提问于2015-07-16得票数 3
回答已采纳
我的应用程序需要执行一些任意的python代码作为输入。当我尝试使用多处理模块在不同的进程中执行它时，代码的globals()出现了一些问题。 考虑下面的代码，它可以像预期的那样工作。 src = """import os
def x():
print(os.getcwd())"""
exec (src)
eval('x()') 此代码按预期工作，没有任何错误。 当我想用下面的代码执行相同的多处理时，它会给我一个错误，它找不到os？ from concurrent.futures import Proc
浏览 17提问于2019-03-06得票数 2
1回答
我在这里看到了很多关于多重处理的问题，这些问题似乎都没有回答我的具体问题。
显然，我的问题/功能要复杂得多，但我已经尝试尽可能地简化它。我的函数目前需要大约5分钟才能运行一个so实例，如果我能够并行工作的话，那就太好了。
下面基本上是我当前运行事物的方式，循环遍历列表中的每个'name‘，通过函数传递它，然后将它附加到字典中。
df = pd.DataFrame({'Matthew': [4, 9, 6], 'Mark': [2, 3, 5], 'Luke': [10, 1, 8], 'John': [20, 22, 21
浏览 3提问于2022-07-22得票数 0
下面是我使用的代码。我在Ubuntu16.04上运行，我的笔记本电脑有一个i7四核处理器。"data“是一个矩阵，它有大约100,000行和4列。"eemd“是一个计算昂贵的函数。在我的机器上，处理所有列需要5分钟，无论我是并行处理每个列还是使用Pool.map()，如下所示。
我在这个站点上看到了其他一些代码块的例子，我已经能够运行这些代码块，并成功地演示了Pool.map()，它将运行代码所需的时间缩短了一个进程数的因子，但这对我来说是行不通的，我也不知道为什么。
无论我使用Pool.map()还是Pool.imap()，结果都是一样的。
#!/usr/bin/python
浏览 2提问于2017-08-01得票数 1
3回答
我希望在短时间内做大量的反向DNS查找。目前，我已经使用socket.gethostbyaddr和concurrent.futures线程池实现了异步查找，但仍然没有看到所需的性能。例如，脚本花了大约22分钟来完成2500个IP地址。
我想知道是否有更快的方法来做到这一点，而不求助于类似adns-python。我找到了这个，它提供了一些额外的背景。
代码片段：
ips = [...]
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 16) as pool:
list(pool.map(get_hostname_from_
浏览 3提问于2014-06-07得票数 3
回答已采纳
我想在while循环中使用多任务处理，在python中使用for循环来提高代码速度，我将300个硬币放在50个列表中，所有列表都放在一个列表中。
while True:
for i in range(len(usdtLists)):
Thread(target= stopping_volume, args= (usdtLists[i], i)).start()
但我总是得到这样的错误：-的操作数类型不受支持：'NoneType‘和'relativedelta’
浏览 2提问于2021-09-28得票数 0
我有一个函数，它采样一个大的numpy数组并返回一个统计数据。这个统计数据需要从相同的数据中多次计算(>20000次)，每个样本的结果都存储在一个numpy数组中。
最好是同时运行多个样本，利用多个进程。
我研究了多处理模块，并阅读了一些关于如何使用它的教程，但它们都假设工作人员之间存在某种相互依赖关系，或者至少每次调用函数都使用不同的参数。在我的例子中，每次都要用相同的参数调用函数，并且对相同的数据进行操作，因此map()操作没有意义。每一次调用的完成顺序是无关的。每次调用结果的唯一不同之处在于抽样的随机性。
我觉得这应该很容易，但Python中的所有多处理示例都非常复杂，似乎超出了我
浏览 2提问于2014-06-14得票数 2
回答已采纳
我正在制作一个在ProcessPoolExecutor中运行进程并在完成后返回结果的程序。我想运行的脚本使用的是非常老的库，所以我不想将它们包含在主脚本中。相反，我有另一个虚拟环境，它被设置为运行子进程。
我正在使用一个ProcessPoolExecutor来生成这些工作。在运行这些作业时，如何选择要使用的python解释器？
我看到ProcessPoolExecutor有一个initargs参数，但是当我将它包含在代码中时：
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(
initargs=('PYTHONHOME',
浏览 3提问于2021-11-29得票数 1
回答已采纳
我正在从Python执行FORTRAN。FORTRAN需要很多分钟才能完成；因此，当执行完成时，我需要一个回调来触发。exe不会将任何内容返回Python，但在回调函数中，我将使用Python解析来自FORTRAN的输出文本文件。
为此，我使用了concurrent.futures和add_done_callback()，它可以工作。但是web服务的这一部分--我需要有一个调用subprocess.call() / Popen()的Python方法--在执行FORTRAN之后返回。然后，当FORTRAN完成时，调用回调函数。
def fortran_callback(run_type, jid
浏览 2提问于2015-03-04得票数 4
回答已采纳
1回答
我知道，使用传统的多处理库，我可以声明一个值，并在进程之间共享状态。
当使用更新的concurrent.futures库时，如何在进程之间共享状态？
import concurrent.futures
def get_user_object(batch):
# do some work
counter = counter + 1
print(counter)
def do_multithreading(batches):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=25) as execut
浏览 0提问于2019-05-06得票数 6
回答已采纳
1回答
好的，这有点复杂，但是我有一个包含大量异步代码的异步类。
我希望在该类中并行化一个任务，我希望生成多个进程来运行阻塞任务，而且在每个进程中，我希望创建一个asyncio循环来处理各种子任务。
所以，我无法用ThreadPollExecutor来完成这个任务，但是当我尝试使用ProcessPoolExecutor时，我会得到一个Can't pickle local object 错误。
这是一个与ThreadPoolExecutor一起运行的我的代码的简化版本。如何使用ProcessPoolExecutor并行化？
import asyncio
import time
from conc
浏览 1提问于2021-10-27得票数 2
回答已采纳
当我试图导入时，我得到了ImportError：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
错误：
Traceback (most recent call last):
File "queue.py", line 4, in <module>
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/con
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
回答已采纳
我刚学会了python多进程。我想做一个模型来模拟网络中发送和接收消息的过程。有向图描述两个节点之间的关系，字典描述两个节点之间的通信。此字典的值的数据类型为queue。但我遇到了一些错误：
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from multiprocessing import Manager
PoolGroup=[('R1','R2','R3'),('N1','N2','N3'),('E1','E2&#
浏览 1提问于2017-04-13得票数 1
1回答
我正在开发一个涉及大量数值数据的python应用程序。在第一步中将数据分离成组，然后可以独立计算组。
我试过使用threading.Thread()，但很快就意识到它由于gil而无用。
class vThread(Thread):
def __init__(self,item):
Thread.__init__(self)
self.item = item
def run(self):
do_stuff()
vThreads = []
for item in items:
vThreads.append(vThre
浏览 1提问于2014-12-18得票数 0
回答已采纳
我正在使用Python从Telegram API为聊天机器人制作服务器代码。目前，我的程序是同步运行的，每个HTTP请求都会执行一个作业。如果我从聊天机器人发出了3个请求，那么第二个请求不会在我的程序上执行。当第一个请求尚未完成时，就会发生这种情况。 def main():
last_update_id = None
while True:
updates = get_updates(last_update_id)
if len(updates["result"]) > 0:
last_update
浏览 19提问于2019-10-15得票数 0
我是Python的新手，我来自Matlab专用的编码背景。我正试图自学Python，并从用Python重写我的Matlab代码开始。我有一些代码，我试图完成以下工作:循环处理最小化问题，为各种输入数组的每个元素独立最小化一个函数，同时跳过已知的非有限输入。在Matlab中，我只使用parfor，这是相对简单的。
parfor iter = (1:end_iter)
if onlyfinite(iter) == 1
tau_y(iter) = fminsearch(@(ty) ((s1(iter) - (ty / (p*g*ds1(iter)))) - (s2(iter)
浏览 6提问于2022-08-28得票数 0
2回答
我想使用Python multiprocessing加速我的程序，我的代码工作：
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name, array):
super(MyProcess,self).__init__()
self.name = name
self.array = array
def run(self):
s = 0
for a in self.array:
浏览 9提问于2022-08-23得票数 1
1回答
使用多处理并发执行for循环
、、、、
我正在尝试在我的程序中实现多进程。
最初，我编写了以下代码。
pool = mp.Pool(mp.cpu_count())
for i in range(0, 10000):
bid = i
ask = i
pool.apply_async(function1, args=(bid, ask,))
pool.apply_async(function2, args=(bid, ask,))
pool.apply_async(function3, args=(bid, ask,))
pool.close()
pool.join()
这给了我
浏览 14提问于2021-11-25得票数 0
1回答
所以我读过这篇关于python中异步线程的好文章。很难，最后一个有一些问题，线程并不像看起来那么有效。
幸运的是，python集成了多重处理，这些处理被设计成不受此问题的影响。
我想了解如何以异步方式实现多处理队列(为每个进程打开管道)，这样它就不会挂起正在运行的。
然而，我已经阅读了这个，但我并不是在寻找性能，而是将挂起我的big服务器的一种大型计算打包掉。这些计算需要图片，因此它们可能有一个重要的i/o交换，但据我理解，这是异步处理得相当好的东西。
所有的calcs都是相互分离的，所以它们不应该混合在一起。
我正试着在ws处理程序面前建立这个。
如果你对此暗示异端邪说，也请告诉我:)
浏览 0提问于2017-08-10得票数 11
以下是完整的程序：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as BS
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
TIMEOUT = 0.2
URL = 'http://ip-api.com/json'
FPURL = 'https://free-proxy-list.net'
CLASS = 'table table-striped table-bordered'
def try_proxy(td):
浏览 3提问于2022-02-10得票数 -1
我正在尝试实现一种方法，强制停止使用ThreadPoolExecutor / ProcessPoolExecutor.启动的子程序。我想要跨平台的实现(Windows和Linux)。
当从main触发信号时，主进程就会退出，而我执行--而不是--只需要子进程。
强迫孩子退出的正确方法是什么？我做了而不是想要事件，因为在下面的示例中，我可以有一个while循环，这个循环再也不会到达了，例如：
while not event.is_set():
# Do stuff
while waiting_for_something:
# Here is blocked
这是我
浏览 10提问于2022-09-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用Django和Django Rest框架。在我的urls.py中，我定义了下面的端点/payments/。它支持POST请求。
背景信息:不久前，我们有一个用户向这个服务器发送多个请求，同时触发了一个竞争条件，从而窃取了金钱。
问题：
如何编写一个测试来向这个URL端点发送100-1000个请求？
这是我目前在测试文件中发送“测试”请求的方式：
class PaymentViewTestCase(BaseTestCase):
def setUp(self):
super(PaymentViewTestCase, self).setUp()
self
浏览 2提问于2019-10-18得票数 2
3回答
我有一个对象列表，我想在每个对象中并行执行一个方法。该方法修改对象的属性。例如：
class Object:
def __init__(self, a):
self.a = a
def aplus(self):
self.a += 1
object_list = [Object(1), Object(2), Object(3)]
# I want to execute this in parallel
for i in range(len(object_list)):
object_list[i].aplus()
我尝试了以下几种方
浏览 3提问于2018-11-28得票数 3
3回答
我有一个号码列表：
a=[1,2,3,4,5,.....2000]
我必须对每个数字求平方并更新相同的数组，但我希望使用并行处理来实现，而不是编写循环。
因此，对数组中的每个数字进行平方本身就成了一个过程。
Expected output=[1,3,9,16,25,........]
我如何使用python多处理库来实现这一点？
已经尝试使用线程库，但是代码不够快，再加上线程库没有使用所有的核心。
浏览 0提问于2017-07-28得票数 0
1回答
在使用python多进程池时，提交了多少作业？ 它是如何决定的？我们能以某种方式控制它吗？喜欢在队列中最多10个作业，以减少内存使用。 假设我有如下主干代码:对于每个chrom和模拟，我将数据读取为pandas dataframe。 (我认为在提交作业之前读取数据会更好，以减少工作进程中的I/O限制) 然后，我将pandas数据帧发送给每个worker进行处理。 但是，提交的作业似乎比最终完成的作业数量要多，这会导致内存错误。 numofProcesses = multiprocessing.cpu_count()
pool = multiprocessing.Pool(processes=
浏览 19提问于2020-04-30得票数 0
我试图用Python语言以更快的方式运行一个特定的函数(stats.boxcox)，但我使用的两个代码都运行得非常慢。在Python中有没有一种更有效的方法来实现这一点呢？ 第一个代码： import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df_new = pd.DataFrame()
for column in list(df):
浏览 15提问于2020-07-14得票数 0
我想下载印度股票市场公司的数据集，所以我编写了下面的代码来下载，但是这花费了太多的时间，因为我想下载的公司数量大约在1700家左右。
首先，我以正常的方式编写它，而不使用线程，如下所示，
import pandas_datareader as web
import pandas as pd
import csv
import requests
import time
import concurrent.futures
import datetime
from threading import Thread
start = datetime.date.today() - datetime.ti
浏览 1提问于2020-06-14得票数 0
1回答
队列化多个子进程
、、
我需要一些控制子进程的帮助。我真的不确定我还需要做/研究哪个方向的代码。
目前，我正在使用python控制软件的运行，如下面的代码所示。
import subprocess
# Declaring some input and output names for the third-party program
label = ['fname1', 'fname2', 'fname3', 'fname4']
input_list = [ 'inp.'+ l for l in label ]
output_list =
浏览 2提问于2022-02-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我编写了以下代码，用于重命名目录中的文件(使用它们的SHA3-512校验和)：
import hashlib
import os
base_dir = './data'
def calc_checksum(file_name):
with open(file=os.path.join(base_dir, file_name), encoding='ISO-8859-1') as f:
return str(hashlib.sha3_512(f.read().encode('utf-8')).hexdigest()[0:
浏览 3提问于2021-05-02得票数 0
回答已采纳
1回答
简单地说，是
我希望并发地更改复杂的python对象，因此每个对象仅由一个进程处理。我怎样才能做到这一点(最有效)？实施某种腌制支持会有帮助吗？这样会有效率吗？
全问题
我有一个python数据结构ArrayDict，它基本上由一个numpy数组和一个字典组成，并将任意索引映射到数组中的行。在我的例子中，所有的键都是整数。
a = ArrayDict()
a[1234] = 12.5
a[10] = 3
print(a[1234]) #12.5
print(a[10])
浏览 3提问于2016-12-15得票数 11
回答已采纳
我需要在*.exe 2.7中并行运行不同的python文件。这些*.exe文件是使用C++语言创建的。另外，我需要为每个被调用的*.exe文件打开cmd窗口。
我已经尝试过一些多处理库，但它没有起作用。任何事情都会导致电脑崩溃..。
import os
import subprocess
cwd = os.getcwd()
cmd_MakeBackgroundImage = cwd+"\\MakeBackgroundImage.exe"
cmd_SFVTest = cwd + "\\SFVTest.exe"
cmd_Wavelet_x = cwd +
浏览 1提问于2019-10-02得票数 0
请向我解释，这两个类之间的有什么区别？
我注意到Python2中存在multiprocessing模块，但是功能上呢？
浏览 7提问于2016-07-11得票数 41
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用并发期货来掌握多线程/多处理。
我已经尝试使用以下几组代码。我知道我总是会遇到磁盘IO问题，但我希望尽可能地最大化我的ram和CPU使用率。
对于大规模处理，最常用/最好的方法是什么？
如何使用并发期货来处理大型数据集？
是否有比下面的方法更受欢迎的方法？
方法1：
for folders in os.path.isdir(path):
p = multiprocessing.Process(pool.apply_async(process_largeFiles(folders)))
jobs.append(p)
p.start()
方法二：
with c
浏览 58提问于2017-03-22得票数 2
1回答
所以，我有大约30个文件，每个1GB的大小，我是在一个16 GB RAM和4个CPU核心的MAC上顺序读取它们。它们每一个的处理都是独立于其他的。完成这一过程几乎需要2个小时。每个文件都有一天的数据(时间序列/24小时)。所以有30天的数据。在处理完之后，我将输出追加到文件日(即第1天、第2天等)。
我能用多重处理来解决这个问题吗？它有什么副作用(比如殴打等)吗？另外，如果有人能在模式上指导我，那就太好了。我读到了有关多进程、池和imap的内容，但我仍然不清楚如何按顺序(即按天编写)写入文件。
我的方法(以下两种方法之一)：
使用imap获得命令输出，因为我正在寻找。或
为每个输入文件
浏览 2提问于2017-08-15得票数 0
1回答
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。我有一个corutine和一个回调函数，比如
async def func(x):
value = await (other coroutine)
return x
def callback(x):
print(x)
我想把func(1)，func(2)，func(3)，...，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。
multipr
浏览 1提问于2018-02-11得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
