multiprocessing

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我试图并行for循环（previously asked here）一个尴尬的并行，并且适合我的参数定居在this implementation： with Manager() as proxy_manager: shared_inputs = proxy_manager.list([datasets, train_size_common, feat_sel_size, train_pe

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python多处理嵌套式dictionay

我尝试在python（3.4.2）中使用多处理工具来加速我的性能。我的普通程序运行正常，但我必须在其中处理大型嵌套字典。附上了一个简化版本，它显示了我的问题。如果我直接使用TestProc它正在工作，而不是多处理。感谢您的帮助！ import multiprocessing def TestProc(liste, results): for i in liste:

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Python多处理池执行时间与非多处理执行时间相比

我目前正在重新设计一个程序来使用Python的多处理池。我的第一印象是执行时间增加而不是减少。因此，我得到了好奇，并写了一个小测试脚本： import time import multiprocessing def simple(x): return 2*x def less_simple(x): b = x for i in range(0, 100):

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可以在LockFileEx后复制文件吗？

所以，我试图锁定它后复制文件！但是我得到了GetLastError（）= 32 - “进程无法访问该文件，因为它正在被另一个进程使用。” 按顺序，使用该文件的过程是相同的，因为它先被锁定。我正在使用多进程应用程序，并使用LockFileEx排除其他进程处理同等文件信息。另外，我一直在阅读LockFileEx文档，并且在锁定它之后没有发现与CopyFile的不可能性有关的内容。 HANDLE cfi

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我可以使用Python多处理来让它在windows上运行得更快

我很难理解如何利用/学习如何在我的Python代码中使用多处理。我现在正在处理csv文件，这些文件在windows操作系统上有几个演出和数千万条记录，并开始遇到巨大的处理速度障碍。我有以下代码： import numpy as np import pandas as pd import datetime as dt df = pd.read_csv(r'C:...\2017_import.

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多处理管理器和自定义类

我不知道为什么，但每当我尝试传递给共享对象共享自定义类对象的方法时，我都会得到这个奇怪的错误。 Python版本：3.6.3 代码： from multiprocessing.managers import SyncManager class MyManager(SyncManager): pass class MyClass: pass class Wrapper: def

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当我关闭PYQT MainFrame时，如何关闭多处理器

我有一个PYSide2主机，当按钮单击时，我创建一个进程名称TTT，我想当我关闭大型机时，进程也关闭，但事实并非如此。我该怎么办？ class Test7(QMainWindow): def __init__(self): QMainWindow.__init__(self) self.setupUi() def setupUi(self):

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如何在Python中同时使用COM和多处理？

我试图让两个进程，并让他们相互沟通。其中一个通过使用win32com的COM库获取值，另一个通过队列从第一个进程获取值并打印出来。我认为下面的代码没有问题，但它不起作用（p2过程根本不显示值）。如果我只是在同一进程中使第一个进程的打印队列值为 item = self.q.get() print(item) 它显示队列中的值。所以，我认为把值在队列中已经没有任何问题，因此，有可能是通过queu

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多重跟不上结果

我试图运行下面的代码多： import multiprocessing class test(multiprocessing.Process): def __init__(self, name): multiprocessing.Process.__init__(self) self.name = name self.finished = Fals

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apply_async结果顺序

如果我理解正确，apply_async会立即返回一个AsyncResult对象。如果我按照以下方式收集这些对象，并且只有在所有工作人员完成后才使用get（），那么可以安全地假定这些值将按照该函数的调用顺序吗？ objRes = [None] * len(aRange) pool = Pool(processes=8) for x in aRange: objRes[x] = pool