Le multitraitement est l'utilisation de deux ou plusieurs unités centrales de traitement (CPU) dans un seul système informatique. Les détails d'implémentation et d'utilisation pertinents varient selon le système d'exploitation et le langage de programmation. Ajoutez donc toujours des balises pour le système d'exploitation et la langue lorsque vous utilisez cette balise.
Dans la bibliothèque multiprocessing Python, existe-t-il une variante de pool.map qui prend en charge plusieurs arguments? text = "test" def harvester(text, case): X = case[0] text+ str(X) if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=6) case = RAW_DATASET
Je n'ai pas vu d'exemples clairs avec des cas d'utilisation pour Pool.apply , Pool.apply_async et Pool.map . J'utilise principalement Pool.map; quels sont les avantages des
Je suis désolé de ne pas pouvoir reproduire l'erreur avec un exemple plus simple et mon code est trop compliqué à publier. Si j'exécute le programme dans le shell IPython au lieu du Python normal, les choses fonctionnent bien. J'ai recherché quelques notes précédentes sur ce problème. Ils ont tous...
À l'heure actuelle, j'ai un module central dans un cadre qui génère plusieurs processus à l'aide du multiprocessingmodule Python 2.6 . Parce qu'il utilise multiprocessing, il est au niveau du module journal multitraitement-conscient, LOG = multiprocessing.get_logger(). Selon la documentation , cet...
J'essaie d'utiliser multiprocessingla Pool.map()fonction de pour répartir le travail simultanément. Lorsque j'utilise le code suivant, cela fonctionne bien: import multiprocessing def f(x): return x*x def go(): pool = multiprocessing.Pool(processes=4) print pool.map(f, range(10)) if __name__==...
J'essaie d'apprendre à utiliser le multiprocessingpackage de Python , mais je ne comprends pas la différence entre map_asyncet imap. J'ai remarqué que les deux map_asyncet imapsont exécutés de manière asynchrone. Alors, quand devrais-je utiliser l'un sur l'autre? Et comment récupérer le résultat...
Dans l'exemple de code ci-dessous, j'aimerais récupérer la valeur de retour de la fonction worker. Comment puis-je faire cela? Où cette valeur est-elle stockée? Exemple de code: import multiprocessing def worker(procnum): '''worker function''' print str(procnum) + ' represent!' return procnum if...
Quand je lance quelque chose comme: from multiprocessing import Pool p = Pool(5) def f(x): return x*x p.map(f, [1,2,3]) ça fonctionne bien. Cependant, en mettant cela en fonction d'une classe: class calculate(object): def run(self): def f(x): return x*x p = Pool() return p.map(f, [1,2,3]) cl =...
Quelles sont les différences fondamentales entre les files d'attente et les tubes dans le package multiprocesseur de Python ? Dans quels scénarios faut-il choisir l'un plutôt que l'autre? Quand est-il avantageux de l'utiliser Pipe()? Quand est-il avantageux de l'utiliser
Python 3.2 a introduit les contrats à terme simultanés , qui semble être une combinaison avancée des anciens modules de thread et de multitraitement . Quels sont les avantages et les inconvénients de son utilisation pour les tâches liées au processeur par rapport à l'ancien module de...
J'apprends comment utiliser threadinget les multiprocessingmodules en Python pour exécuter certaines opérations en parallèle et accélérer mon code. Je trouve cela difficile (peut-être parce que je n'ai aucune base théorique à ce sujet) pour comprendre quelle est la différence entre un...
Comment puis-je gérer les événements KeyboardInterrupt avec les pools de multitraitement de Python? Voici un exemple simple: from multiprocessing import Pool from time import sleep from sys import exit def slowly_square(i): sleep(1) return i*i def go(): pool = Pool(8) try: results =...
Je ne sais pas si cela compte davantage comme un problème de système d'exploitation, mais j'ai pensé que je demanderais ici au cas où quelqu'un aurait un aperçu de la fin de Python. J'ai essayé de paralléliser une forboucle lourde en CPU joblib, mais je trouve qu'au lieu d'attribuer chaque...
Supposons que j'ai un grand tableau numpy en mémoire, j'ai une fonction funcqui prend ce tableau géant en entrée (avec quelques autres paramètres). funcavec différents paramètres peuvent être exécutés en parallèle. Par exemple: def func(arr, param): # do stuff to arr, param # build array arr pool =...
J'essaye mon tout premier programme formel python utilisant Threading et Multiprocessing sur une machine Windows. Cependant, je ne peux pas lancer les processus, avec python donnant le message suivant. Le fait est que je ne lance pas mes threads dans le module principal . Les threads sont gérés...
Un programme qui crée plusieurs processus qui fonctionnent sur une file d'attente pouvant être jointes Qet qui peut éventuellement manipuler un dictionnaire global Dpour stocker les résultats. (ainsi chaque processus enfant peut utiliser Dpour stocker son résultat et voir également quels résultats...
Je voudrais utiliser un tableau numpy en mémoire partagée pour une utilisation avec le module multitraitement. La difficulté est de l'utiliser comme un tableau numpy, et pas seulement comme un tableau ctypes. from multiprocessing import Process, Array import scipy def f(a): a[0] = -a[0] if __name__...
En savoir plus sur le multitraitement Python (à partir d'un article de PMOTW ) et j'aimerais avoir des éclaircissements sur ce que fait exactement la join()méthode. Dans un ancien tutoriel de 2008, il indique que sans l' p.join()appel dans le code ci-dessous, "le processus enfant restera inactif et...
J'ai trouvé que dans Python 3.4, il existe peu de bibliothèques différentes pour le multitraitement / threading: multiprocessing vs threading vs asyncio . Mais je ne sais pas lequel utiliser ou est le "recommandé". Font-ils la même chose ou sont-ils différents? Si oui, lequel est utilisé pour...
Les processus enfants générés via le multitraitement partagent-ils des objets créés précédemment dans le programme? J'ai la configuration suivante: do_some_processing(filename): for line in file(filename): if line.split(',')[0] in big_lookup_object: # something here if __name__ == '__main__':...