未找到包含Pathos的多进程
Pathos是一个Python库，用于支持多进程和多线程编程。它提供了一组简单而强大的工具，用于在Python中处理并行计算和分布式计算任务。
Pathos库的主要特点包括：
- 多进程和多线程支持：Pathos可以同时利用多个CPU核心和多个线程来加速计算任务的执行。
- 简单易用的接口：Pathos提供了简单易用的接口，使得编写并行计算和分布式计算任务变得更加容易。
- 支持远程计算：Pathos可以将计算任务分发到远程计算机上执行，从而实现分布式计算。
- 支持多种通信方式：Pathos支持多种通信方式，包括基于套接字的通信、基于队列的通信和基于共享内存的通信。
- 可扩展性：Pathos可以与其他Python库和工具集成，从而实现更复杂的并行计算和分布式计算任务。
Pathos库适用于以下场景：
- 大规模数据处理：Pathos可以帮助加速大规模数据处理任务，例如数据清洗、数据分析和机器学习。
- 并行计算：Pathos可以将计算任务分解为多个子任务，并利用多个CPU核心和多个线程同时执行这些子任务，从而加速计算过程。
- 分布式计算：Pathos可以将计算任务分发到多台计算机上执行，从而实现分布式计算。
- 高性能计算：Pathos可以利用多个CPU核心和多个线程来执行计算任务，从而提高计算性能。
腾讯云提供了一系列与并行计算和分布式计算相关的产品和服务，可以与Pathos库配合使用，例如：
- 腾讯云容器服务：腾讯云容器服务可以帮助您快速部署和管理容器化的应用程序，从而实现分布式计算。
- 腾讯云弹性MapReduce：腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理服务，可以帮助您高效地处理大规模数据。
- 腾讯云函数计算：腾讯云函数计算是一种事件驱动的计算服务，可以帮助您快速构建和部署无服务器应用程序。
您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于这些产品和服务的详细信息。
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2回答
假设我有50个进程，我使用它们对20000个不同的输入值进行操作。(我使用的是pathos库，我认为它的操作类似于Python中的多处理库。)
thread_pool = pathos.multiprocessing.ProcessingPool(threads=50)
thread_pool.map(function, inputs)
我想为每个进程创建一个SQLAlchemy数据库引擎(但我没有资源为每个输入值创建一个)。然后，我希望使用该进程处理的所有输入都可以使用相同的数据库引擎。
我该怎么做？
浏览 2提问于2016-06-11得票数 0
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1回答
我试图搞清楚多进程，我遇到了一些我完全不理解的东西。
我用pathos.multiprocessing来做更好的腌制。下面的代码创建了要迭代的对象列表。但是，当我运行它时，它会打印几个不同的列表，尽管引用了相同的变量？
import os
from pathos.multiprocessing import ProcessPool as Pool
class AnyClass:
def __init__(self):
pass
def any_function():
any_list = []
for i in range(0, 3):
any_obj
浏览 9提问于2021-05-23得票数 1
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1回答
我想知道是否有一种推荐的方法来使用pathos.multiprocessing.ProcessPool中的并行地图功能来处理涉及随机数生成的函数，即，
def f(x):
return x*np.random.rand()
pool = pathos.multiprocessing.ProcessPool(nodes=4)
results = pool.map(f,np.linspace(0,1,11))
我怀疑我可以做一些简单的事情，比如将np.random.seed()添加到f函数中，但理想情况下，我会像一些可再现性一样。是否有一种方法只为池中的每个工作人员分配不同的已知种子，
浏览 4提问于2020-01-20得票数 0
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我写了一个python代码来进行遗传算法的优化，但是它太慢了。我想知道如何利用多个CPU在并行模式下运行相同的程序？
为了更清楚，我的代码将调用另一个python代码，比如说一个接一个调用100次，我想在4个CPU之间进行分配。因此，每个CPU要处理25倍的外部python代码。从而提高了速度。如果有人能帮我解决is问题，我将不胜感激。
提前感谢！
浏览 1提问于2015-01-19得票数 0
1回答
我有一个并行程序。它按顺序读取文件，每个文件中的任务被跨进程拆分。在所有进程上完成该文件后，将加载下一个文件，依此类推。我想写日志文件，这样每个数据文件都有一个新的日志文件。我希望我的所有进程都写入日志信息，并且它们不会相互干扰。在阅读了一些帖子和logging documentation之后，我想出了以下最小的示例 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from time import time
import multiprocessing, pathos
import logging
def task(x):
th
浏览 20提问于2019-09-18得票数 0
1回答
我试图使用库来替换内置的多处理库，但是在使用窗口上的管道或队列时遇到了困难。下面是一个有代表性的例子：
from pathos.helpers import mp
#import multiprocessing as mp
def f(pipe, queue):
if sys.gettrace():
print 'Debug mode. About to crash'
else:
print 'Execute mode'
pipe.send('pipe')
queue.put(&#
浏览 4提问于2015-11-17得票数 1
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1回答
在我的代码中有很大一部分是在dill序列化/酸洗上构建的之后，我还试图使用病理多进程来并行化我的计算。它是迪尔的自然延伸。
当尝试运行嵌套的
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool
ProcessingPool().map(fn, args)
在另一个ProcessingPool().map中，我接收到：
AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
例如：
from pathos.multiprocessing import Processin
浏览 4提问于2016-10-15得票数 4
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1回答
我正在使用suds-jurko==0.6，但是当我尝试使用缓存和本地WSDL连接到远程SOAP Server时，它的速度非常慢。
有人能为Python推荐更快、更活跃/更新的SOAP客户端吗？
浏览 2提问于2014-10-21得票数 1
1回答
我有一个函数，它接收图像列表，并在将OCR应用到图像之后，在列表中生成输出。我有另一个函数，它通过使用多处理来控制这个函数的输入。因此，当我有一个列表(即没有多处理)时，列表的每个图像都需要1s，但是当我将必须并行处理的列表增加到4个时，每个图像都得到了惊人的13s。
为了了解问题的真正所在，我尝试创建一个最小的问题工作示例。这里我有两个函数eat25和eat100，它们打开一个图像name并将其提供给使用API pytesseract的OCR。eat25做了25次，eat100做了100次。
我在这里的目标是在没有多处理的情况下运行eat100，用多处理运行eat25 (有4个进程)。从理论
浏览 1提问于2018-11-25得票数 3
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如何避免过多的内存消耗
、、、、
这是一个简单的例子，说明了如何利用多处理处理路径：
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool
pool = ProcessingPool(10)
results = pool.map(func, args)
每一次跑动都需要一段时间。假设是5分钟，还有len(args) == 20。在这种情况下，大约需要10分钟才能完成。在此期间，ram使用量稳步增长，只有在完成所有工作时才释放内存。
主要问题是:如何改变每次进程完成时释放内存的方法，而不是等待它们全部完成？否则，如果有100个args，那么总内存消耗将是20个args的5倍，尽管它
浏览 16提问于2022-05-05得票数 2
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目前，我正在使用python中的标准多处理来生成一组将无限期运行的进程。我并不特别关心性能；每个线程只是在监视文件系统上的不同更改，并且在修改文件时将采取适当的操作。
目前，我有一个解决方案，满足我的需要，在Linux。我有一本函数和参数字典，如下所示：
job_dict['func1'] = {'target': func1, 'args': (args,)}
对于每个过程，我都创建了一个过程：
import multiprocessing
for k in job_dict.keys():
jobs[k] = multipro
浏览 4提问于2015-07-30得票数 7
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众所周知，pathos.multiprocessing优于Python中的multiprocessing库，因为前者使用dill而不是pickle，并且可以序列化范围更广的函数和其他东西。
但是，当涉及到使用pool.map()按行编写pathos结果时，就会遇到一些麻烦。如果ProcessPool中的所有进程都将结果按行写入单个文件，则它们会相互干扰，同时写入一些行并破坏作业。在使用普通的multiprocessing包时，我能够让进程写入它们自己的单独文件(用当前进程id命名)，如下所示：
example_data = range(100)
def process_point(point)
浏览 5提问于2015-09-14得票数 1
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我有一些代码可以使用多处理库的路径扩展来执行一些操作。我的问题是如何使用一个更复杂的工作函数-在本例中名为New_PP。我应该如何格式化thpool行以处理我的worker函数为了给出结果所需的字典。Python默认为全局变量，但在worker函数的范围内，我会得到一个与此字典(access_dict)相关的错误，因此如何发送字典或确保它对我的工作线程可用。
Nchunks = 10
thpool = pathos.multiprocessing.ThreadingPool()
mppool = pathos.multiprocessing.ProcessingPool
浏览 1提问于2015-02-26得票数 0
1回答
集群上多处理模块的行为
、、、
有一些模块适合集群上的多处理，列出了。但是我有一个脚本，它已经在使用multiprocessing模块了。声明，在集群上使用这个模块只会让它在节点中生成进程。但这种行为是什么样的呢？
假设我有一个名为multi.py的脚本，它看起来如下所示：
import multiprocessing as mp
output = mp.Queue()
def square(num, output):
""" example function. square num """
res = num**2
output.put(res)
processes =
浏览 2提问于2015-02-20得票数 1
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1回答
多处理在for循环中
、、、、
假设我有一个字典，其中每个元素都是由GPS坐标元组定义的四边形，并且也有一个元组，其中包含了一组旅行的原点和目的点的GPS坐标：(origin_latitude，origin_longitude)，(dest_latitude，dest_longitude))，(.))。以下是两个四元数和两次旅行的示例：
dictionary={0:((0,0),(0,1),(1,1),(1,0)),1:((3,3),(3,4),(4,4),(4,3))}
trips=(((0.5,0.5),(3.5,3.5)),((-1,-1),(-2,-2)))
我想将每一次旅行划分为原点四边形数、目的地四边形数和原点与
浏览 0提问于2015-08-14得票数 0
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我使用Google Dart Team package "pathos“，但它不能正常工作。
在上，在此软件包的页面上，我找不到它不受支持的信息。
下面是这个包的链接：
“用于Dart的全面的跨平台路径操作库”。
附注：
我只能依靠自述文件。
所以，在web_ui包的页面上，我可以看到。
"Web UI 0.4 (Polymer.dart中已过时的较新版本)“。
附注：
感谢Dart团队。仅仅两周时间，Dart团队就完成了mark package pathos as deprecated and no longer supported任务。
这是一个错误(2014年1月24日)
浏览 4提问于2014-01-21得票数 3
为了在我的4核笔记本电脑上执行串行并行处理，我使用了并行python (pp)包。下面是用于完成这项工作的脚本的快速摘要。初始化并行python对象后，我将任务拆分到4个作业中，并将它们检索到一个列表中。
import pp
ppservers = ()
job_server = pp.Server(ppservers = ppservers)
start = 1
end = 1000
parts = 4
step = (end-start)/parts + 1
jobs=[]
for i in xrange(parts):
starti = pp_start + i * step
浏览 5提问于2015-01-14得票数 0
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2回答
我的应用程序在使用pickle序列化字典列表(CSV数据)时挂起。使用常规的Python解释器没有任何问题。我在Win32上使用Python2.7，PyPy 2.6.0。
以下是我对应用程序执行Ctrl+C命令时的输出：
Traceback (most recent call last):
File "<builtin>/app_main.py", line 75, in run_toplevel
File ".\Da-Lite\dalite_build_script.py", line 167, in <module>
浏览 5提问于2015-08-04得票数 0
2回答
我的程序似乎不会超出Pool(5)语句的范围。我在windows服务器上使用python 3.6，64位虚拟机，有8个虚拟CPU。
代码如下
import pathos.multiprocessing as mp
poolObj = mp.Pool(5)
docs = poolObj.map(nlp,textStr)
它在语句池(5)挂起。我也尝试了ProcessingPool(5)，同样的结果。
浏览 1提问于2018-06-19得票数 1
1回答
我有在Windows上工作的Python代码，但是在Linux上运行时它只是挂起。我正在使用JPype，因此我怀疑多个共享进程试图使用同一个管道访问JPype可能会出现问题(创建不同的进程，但挂在JPype行上)。是否有任何方法来强制在Pathos中生成复制Windows实现？(例如set_start_method，还是常规多处理库中的get_context？)
谢谢。
浏览 2提问于2016-11-15得票数 1
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2回答
蟒蛇的腌制问题
、、
import pathos.multiprocessing as mp
class Model_Output_File():
"""
Class to read Model Output files
"""
def __init__(self, ftype = ''):
"""
Constructor
"""
# Create a sqlite database in the analys
浏览 2提问于2015-09-30得票数 1
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1回答
我尝试过多种方法来挑选带有依赖项的python函数，遵循关于StackOverflow的许多建议(如dill、Cloud泡菜等)。但所有这些似乎都遇到了一个我无法解决的根本问题。
我有一个主模块，它试图从导入的模块中提取一个函数，并通过ssh将其发送到远程机器上执行。
所以main有：
import dill (for example)
import modulea
serial=dill.dumps( modulea.func )
send (serial)
在远程机器上：
import dill
receive serial
浏览 3提问于2014-10-15得票数 14
2回答
我试图在python (on )下运行并行进程。
我开始使用多重处理，对于简单的例子来说，它工作得很好。
然后出现了泡菜错误，于是我转到了帕罗斯。我对不同的选项有点困惑，因此编写了一个非常简单的基准代码。
import multiprocessing as mp
from pathos.multiprocessing import Pool as Pool1
from pathos.pools import ParallelPool as Pool2
from pathos.parallel import ParallelPool as Pool3
import time
def squar
浏览 2提问于2018-02-26得票数 7
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2回答
我读了多进程文档。在python中，我发现可以将任务分配给不同的cpu核心。我喜欢并行运行以下代码(作为开始)。
from multiprocessing import Process
import os
def do(a):
for i in range(a):
print i
if __name__ == "__main__":
proc1 = Process(target=do, args=(3,))
proc2 = Process(target=do, args=(6,))
proc1.start()
浏览 20提问于2015-02-14得票数 0
1回答
我在使用pathos和多进程方面取得了一定的成功。然而，酸洗是一个问题-任何包含tkinter (我当前的GUI)的东西似乎意味着我必须非常小心地使用用于多处理的类级变量。当在同一个类中也有tkinter实例的任何东西上使用ProcessingPool时，它似乎会将不相关的数据拉入pickle。这使得在与tkinter有关的任何东西上进行多处理(看起来)是不必要的单调乏味。这有什么好的原因吗？
更具体地说，以下代码提供了所需的结果：
import tkinter as tk
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool
class tes
浏览 0提问于2018-10-17得票数 0
我正在使用multiprocessor.Pool()模块来加速一个“令人尴尬的并行”循环。我实际上有一个嵌套的循环，并使用multiprocessor.Pool来加速内部循环。例如，如果不对循环进行并行化，我的代码将如下所示：
outer_array=[random_array1]
inner_array=[random_array2]
output=[empty_array]
for i in outer_array:
for j in inner_array:
output[j][i]=full_func(j,i)
使用并行化：
import multip
浏览 10提问于2013-12-05得票数 20
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我正在尝试创建一系列具有特定作业的工作线程。当前的做法是从队列中提取数据，进行一些处理，然后将输出放入第二个队列中。
当我尝试使用多进程时(多进程？有什么不同？)模块我得到了以下问题
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python27\lib\multiprocessing\queues.py", line 264, in _feed
send(obj)
PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute looku
浏览 1提问于2016-03-09得票数 0
2回答
我有一个启动多个进程的主文件，其中一个进程再次启动多个进程。我在启动嵌套的进程集时遇到问题。
我在一个文件中有以下代码：
# parallel_test.py
import Queue
import multiprocessing
import time
import threading
def worker(q):
while not q.empty():
try:
row = q.get(False)
print row
time.sleep(1)
except Queu
浏览 5提问于2015-02-13得票数 8
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3回答
我必须从sklearn中查询大量向量，这是搜索器类的路径。我试图使用python多处理并行地查询它们，但是并行代码所花费的时间与单个版本几乎相同(或更多)。
import time, numpy as np
from sklearn.neighbors import KDTree
from multiprocessing import Pool
def glob_query(arg, **kwarg):
return Searcher.query(*arg, **kwarg)
class Searcher:
def __init__(self, N, D):
浏览 3提问于2015-09-20得票数 0
1回答
跟进这个问题
以一种方式运行代码：
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
print(p.map(f, [1,2,3]))
Traceback (most recent call last):
File "\\femto.niddk.nih.gov\C\All Projects\NMR High Pressure\Software\multi
浏览 1提问于2018-06-07得票数 1
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1回答
我使用multiprocessing.Process来防止某些函数运行太长时间。
我想使用pathos而不是python的multiprocessing (因为它有能力处理标准多处理包不能处理的事情)，但似乎缺少一些功能:我在pathos中找不到任何允许带超时参数的join的东西。
我希望有这样的东西，可以让我在一段时间后终止一个进程。
(我使用的是windows，所以最简单的替代方案-使用signal -是不可能的，而且替代方案似乎非常复杂)
浏览 8提问于2017-01-15得票数 0
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我在本地的machine.Is上有一个python脚本，可以在远程机器上运行这个脚本。我的意思是，python脚本应该在本地机器上运行，但是应该在远程机器上执行，并将输出返回到本地机器。
浏览 4提问于2014-03-11得票数 6
2回答
我是python的新手。目前，我正在尝试实现一个从远程服务器(http/https)下载大量文件的程序。没有。%的文件很大(>1000)。为了处理这个问题，我需要以某种方式实现代码，以便它能够以高效和优化的方式利用操作系统资源。为了处理这个问题，我采用的方法是多处理。
下面是我的实现：
import urllib,urlparse
import urllib2
import os
import multiprocessing
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from itertools import repeat
浏览 2提问于2017-01-23得票数 0
1回答
我刚开始并行编程。我的任务是分析数百个数据文件。这些数据中的每一个都是近300 of，并且可以被分割成多个切片。我的电脑是一台四核电脑.我想尽快得到每个数据的结果。
每个数据文件的分析由两个步骤组成。首先，将数据读入内存，然后将其切片，这是一项非常繁重的工作。然后，对这个文件的片进行大量的计算，这是cpu密集型的。
因此，我的策略是将这些文件分组为4组。首先，将4个文件的所有数据读入4个核心的4个进程的内存中。密码就像，
with Pool(processes=4) as pool:
data_list = pool.map(read_and_slice, files) # len(
浏览 1提问于2016-01-01得票数 11
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我有一个脚本，它使用pathos ProcessPool在多个数据点上执行data()并行函数。
名为data()的函数计算并将结果发送到名为Database的单个对象，由于许多推送被发送到数据库，因此我添加了一个简单的队列，当队列大小大于500时，它被推送到数据库。
当所有数据点都已映射，但类Database的队列中仍有一定数量的数据时，就会出现问题(在每个进程中，进程1可能有100个，进程2可能有200个)。
我编写了一个在退出时刷新的函数，但如何在所有进程上调用该函数？
浏览 15提问于2017-06-23得票数 1
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我有两台计算机，它们都有pathos Python模块。我有一个Pathos多进程池，并且一直在尝试使用以下代码让pathos在两个CPU之间平均分配进程数：
from pathos.multiprocessing import ProcessPool
ngramPool = ProcessPool()
ngramPool.ncpus = 8
ngramPool.servers = ('localhost:5653','ec2-18-223-23-82.us-east-2.compute.amazonaws.com:5653')
questionNgrams =
浏览 3提问于2018-08-24得票数 0
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3回答
import pathos
import pathos.multiprocessing as mp
import dill
print pool.map(pow, [1,2,3,4], [5,6,7,8])
当我运行上述代码时，它会抛出一个错误。
找不到pathos.multiprocessing
无法导入路径
我尝试了所有可能的方法，但我找不到任何解决办法。我试图开发一个代码，它需要超过10个输入，并使用多处理来处理它们，而不是在队列中等待并生成输出。为此，我尝试了多重处理，但它引发了酸洗错误，所以我尝试使用路径，但它说不能导入路径。有人能告诉我可能的解决办法吗？
浏览 4提问于2015-09-30得票数 1
我传统上是用以下命令来读取文件的：
file = open(fullpath, "r")
allrecords = file.read()
delimited = allrecords.split('\n')
for record in delimited[1:]:
record_split = record.split(',')
和
with open(os.path.join(txtdatapath,pathfilename), "r") as data:
datalines = (line.rstrip('
浏览 6提问于2015-02-20得票数 0
2回答
我正在尝试使用Python的pathos将计算指定到单独的进程中，以便使用多核处理器进行加速。我的代码是这样组织的：
class:
def foo(self,name):
...
setattr(self,name,something)
...
def boo(self):
for name in list:
self.foo(name)
由于我在使用multiprocessing.Pool时遇到了一些问题，我决定尝试一下pathos。我试过了，正如前面的主题所建议的那样：
import pathos.multiprocessi
浏览 7提问于2014-09-26得票数 18
1回答
Python中的分布式多处理池
、、、、
我有一段现有的Python代码，可以在我的机器中的各个内核之间并行运行。它完成的工作基本上是打开一个输入文件，读取内容，执行一些相当繁重的数学运算，将结果写入输出文件，在for循环中获取下一个文件，然后再执行一次。为了在多个内核之间实现这一点，我使用了multiprocessing库中的Pool函数。举个简单的例子：
import multiprocessing
import time
data = (
['a', '2'], ['b', '4'], ['c', '6'], ['d'
浏览 6提问于2016-03-23得票数 4
我执行下面的代码时出错了。问题似乎是map不支持接受多个输入的函数，就像python内置的multiprocessing包一样。但是在内置包中，有一个解决这个问题的starmap。pathos.multiprocessing也有同样的功能吗？
import pathos.multiprocessing as mp
class Bar:
def foo(self, name):
return len(str(name))
def boo(self, x, y, z):
sum = self.foo(x)
sum += self
浏览 1提问于2019-01-23得票数 4
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1回答
有没有Python ThreadPool包(多处理、路径)跨多个cpus分布工作线程？如果不是，我是否需要创建一个ProcessPool，然后在每个ProcessPool worker上创建一个ThreadPool？
浏览 10提问于2019-02-13得票数 0
回答已采纳
我想要确定物理CPU核心的数量，以便相应地调整ProcessPool的nodes数量。 from pathos.pools import ProcessPool
process_pool = ProcessPool(nodes=?) 我知道psutil提供了这个数字，如下所述。 import psutil
process_pool = ProcessPool(nodes=psutil.cpu_count(logical=False)) 但是，有没有一种规范的pathos-specific方法来调整node参数？
浏览 16提问于2020-07-04得票数 2
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2回答
多进程不能腌制
、、、、
我有一个类似的问题，这个。我无法在pathos模块中运行一个简单的多处理例程，并接收一个酸洗错误。下面是代码和错误。
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool
import dill
class ProcClass(object):
def __init__(self):
pass
def f(self,x):
return x*x
pc = ProcClass()
pl = ProcessingPool(3)
print pl.map(pc.f, range(10))
返回的错误：
Ex
浏览 9提问于2015-10-08得票数 2
1回答
我试图在几台不同的计算机上使用多处理，pathos似乎是：“seems是一种异构计算的框架。它主要提供了跨异构资源配置和启动并行计算的通信机制。”然而，在查看文档时，我对如何建立和运行集群感到困惑。我希望：
设置具有安全身份验证的远程服务器或一组远程服务器。
安全地连接远程服务器。
使用标准多处理包中的pool.map这样简单的API (如这个相关问题中的 )，在远程服务器和本地计算机中的所有CPU之间映射一个任务。
我没有看到(1)的例子，也不理解为(2)提供的。该示例实际上没有连接到本地主机上的现有服务。我还想知道是否/如何可以要求这种通信带有某种密码/密钥，从而阻止其
浏览 2提问于2014-11-14得票数 1
1回答
我尝试使用pathos进行多进程处理，但是当我启动
过程中，我拿到了ImportError:no module named pp，请帮帮我。我从github下载了pathos，用python setup.py，python version 2.7.8，
浏览 0提问于2016-12-27得票数 0
1回答
我有三个脚本，scheduler.py，它是一个基于multiprocessing.Process和multiprocessing.Pipe的并行任务运行程序，第二个脚本是simulation.pyx，它是一个脚本，它包含了我希望通过scheduler.py并行执行的一些类和函数，最后是一个小的主脚本，在这个脚本中，我从scheduler.py创建一个并行化类的实例，将它传递给simulation.pyx中的类并运行整个过程。
当目标并行函数位于simulation.pyx的顶层时，一切都可以正常工作，但是当我尝试在simulation.pyx中使用类函数时，就会出现一个筛选错误。
由于代码有
浏览 2提问于2016-11-16得票数 0
我在Windows10上使用Python3.9.6 x64，我想知道如何在子进程之间共享变量。
为什么？由于我正在使用请求编写异步多连接可恢复的下载器，并且默认情况下请求启用了keep-alive，这就留下了死请求的挂起连接，并且经常导致服务器在恢复时从以前的死连接中发送额外的字节，因此我尝试了r.close()、r.connection.close()、s.close()和s.headers['connection'] = 'close'，它们在使用threading.Thread时都未能解决这个问题。
然而，我从来没有遇到过这样的情况:接收到来自前一个进程的
浏览 0提问于2021-08-20得票数 1
回答已采纳
我使用的是python的pp模块。我需要做的是并行运行"scipy.optimize“的"fmin”函数。我像这样导入fmin：
from scipy.optimize import fmin
接下来，我定义一个函数来执行fmin函数，如下所示：
def fitting():
v = fmin(e, v0, args=(x,y),maxiter=10000, maxfun=10000)
return v
为了让它并行运行，我使用了：
job5 = job_server.submit(fitting, (e, v0, x, y,), (fitting,), ("scipy
浏览 1提问于2012-12-11得票数 2
1回答
我已经连续运行了以下代码来请求一堆urls：
# takes 5 hours
data = []
for url in urls:
data.append(request_url(url))
然后，我将其转换为使用多处理并行运行：
# takes 50 minutes
p = Pool(20)
data = p.map(request_url, urls)
如果我想提高这方面的速度，我将如何将这个过程分散到多个服务器上，这样做的好方法是什么？
浏览 2提问于2015-01-03得票数 1
回答已采纳
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