我知道标题中这两种方法的区别,但不知道它们的实际影响。 据我所知:如果您使用的NUM_WORKERS多于实际可用的核心数,由于操作系统不断地尝试保持并行性,您将面临严重的性能下降。我不知道这是否属实,但我在某个比我聪明的人的SO上读到了这一点。 在os.cpu_count()的文档中,它说...
我有一个类中的方法需要在循环中执行很多工作,我想将该工作分配到所有CPU核心上。 我编写了以下代码,如果我使用普通的 map() ,它可以正常工作,但是使用 pool.map() 会返回错误。import multiprocessing pool = multiprocessing.Pool(...
我曾使用这个答案来在Linux平台上通过多进程(multiprocessing)运行Python并行命令。 我的代码类似于:import multiprocessing import logging def cycle(offset): # Do stuff def run()...
我正在进行一些并行处理,如下所示:with mp.Pool(8) as tmpPool: results = tmpPool.starmap(my_function, inputs) 输入看起来像这样:[(1,0.2312),(5,0.52) ...],即一个由整数和浮点数组成...
背景: 一款使用concurrent.futures.process.ProcessPool来执行代码的Python应用程序服务器 我们有时希望热重载已导入的代码,而不必重新启动整个服务器进程 (是的,我知道importlib.reload有注意事项) 要使其正常工作,我想必须在由进...