多处理是在单个计算机系统中使用两个或更多个中央处理单元(CPU)
我正在为对外部依赖项非常挑剔的客户移植一个库。 该库中的大部分多处理由 pathos ProcessPool 模块支持。主要...
我正在使用 llama3.1:8b 根据给定上下文回答问题。迭代执行 20,000 次需要太多时间。有单GPU的批处理解决方案吗? 我正在通过ol使用它...
如何在 Python 3.7 中为 multiprocessing.connection.Client(..) 添加超时?
我正在运行两个Python 程序。程序 A 通过多处理模块连接到程序 B: # 程序A中的连接代码 #----------------------------------------- 导入多重处理 导入
我正在使用多重处理来显示来自 pygame 的 mss 模块的屏幕截图。但是,问候消息会显示 3 次。 我想知道这是否会分散性能。另外,当我...
我的最终目标是将标准输出从几个子进程重定向到一些队列,并将它们打印在某个地方(也许在一个小GUI中)。 第一步是将 Queue 子类化为一个对象,该对象...
尝试创建 multiprocessing.Queue 的子类时出现 TypeError 问题[重复]
我尝试像为queue.Queue所做的那样创建multiprocessing.Queue的继承子类,但出现错误: 回溯(最近一次调用最后一次): 文件“f:\d\multiprocessing-samples est.py&q...
Python 3.10+ 尝试创建 multiprocessing.Queue 的子类时出现 TypeError 问题
我尝试像为queue.Queue所做的那样创建multiprocessing.Queue的继承子类,但出现错误: 回溯(最近一次调用最后一次): 文件“f:\d\multiprocessing-samples est.py&q...
尝试创建 multiprocessing.Queue 的子类时出现 Python 3.1x TypeError 问题
我尝试像为“queue.Queue”所做的那样创建“multiprocessing.Queue”的继承子类,但出现错误: 回溯(最近一次调用最后一次): 文件“f:\d\multiprocessing-samples est.py&
考虑Python中的以下代码: 从多处理导入池 数据 = [4] * 10 定义更新(j): 数据[j] += j ** 2 def 求解器(): 将 Pool(8) 作为 po: po.map(更新,范围(10...
考虑以下Python代码: 从多处理导入池 数据 = [4] * 10 定义更新(j): 数据[j] += j ** 2 def 求解器(): 将 Pool(8) 作为 po: po.map(更新,范围(10...
我需要将一个函数应用于可迭代的每个元素,并同时运行固定数量的线程(假设为 N),就像 multiprocessing.ThreadPool.map() 所做的那样,但我的函数确实分配...
问题 我有很多数据,首先使用 SharedMemory 加载到 RAM 中,然后使用 multiprocessing.Pool.map 读取许多子进程。 代码 这是一个简化版本(不是真的
以下代码启动 5 个多处理任务。这些任务打印一条消息,然后随机休眠一段时间,然后再次执行此操作。重复 10 次,所以整组任务应该
我正在编写一段代码,它将能够访问多个 Web API(具有告知机器状态的 API 的硬件),当一个人等待另一个人等待资源时不会阻塞...
在 Python 中使用 `concurrent.futures` 取消所有失败的任务
我正在将Python的concurrent.futures库与ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor一起使用。我想实现一种机制,如果任何一个任务失败,则取消所有正在运行或未执行的任务...
我已经设法让我的 pthreads 程序正常工作。基本上我试图手动设置 4 个线程的亲和力,以便线程 1 在 CPU 1 上运行,线程 2 在 CPU 2 上运行,线程 3 在 C 上运行...
我使用多处理器包有以下代码 print ('cpu 计数=',multiprocessing.cpu_count()) event = multiprocessing.Event() # 分配一个事件对象 锁 = multiprocessing.Lock() ...
EOFError:在 Python 中进行多处理时出现输入错误
我正在尝试用 python 中的 gallery_dl 库编写一个下载管理器,但我遇到了多处理问题(用于管理 web-ui 接口中的多个下载任务)。 当我尝试...
使用管道与多处理库进行进程通信,我注意到 poll 函数的一些奇怪行为。如果我关闭管道的另一端 poll() 返回 true 这很友善......
我正在尝试以下代码: #!/usr/bin/python 导入多重处理 def f(名称): 打印“你好”,姓名 如果 __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=f, args=('bob',)) ...