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...

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...

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...