multiprocessing

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因此，在过去的这些日子里，我一直在试图弄清楚如何开始接触线程，并最终实现它的工作。我现在面临的问题是我希望他们同时运行。我听到不同的事情，如GIL不会工作。有人说，它可以与multiprocessing等等。但我转过来看看它是否有可能和说什么这样做？基本上我的代码看起来现在是这样的：代码与线程 def start(config): NameUrl = config["Url"]

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过程不会与芹菜中的多处理模块产生

我有一个非常标准的设置：Django + Rabbitmq +芹菜。我想在芹菜中产生一个使用标准python多处理模块的进程。我注意到，过程本身并没有产卵。什么可能是没有产生这个过程的原因。这里是代码： import multiprocessing as mp from celery.schedules import crontab from celery.decorators impor

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上下文切换：什么时候决定？

我正在寻找一些有关主流架构（比如x64）的现代个人电脑上下文切换的背景解释。虽然上下文切换是由硬件主要是做，我不知道在计算机中运行多个线程和/或多个进程时决定任务调度和上下文切换。它是CPU本身，操作系统，编译器/虚拟机...？我想有一个什么样的策略来决定何时切换的想法。例如，如果我启动一百个线程在无限循环中执行独立的虚拟添加，那么上下文切换何时会发生？

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`Pool。* _ async` functions never ready

import threading import multiprocessing.dummy as mt import numpy as np if __name__ == '__main__': n = 6 a = np.zeros((n, n)) def f(i, j): a[i, j] = i + j with mt.Pool(

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新进程中的活动开始与原始进程之间的区别

今天，我遇到了关于共享数据进程间的一个问题。我声明MainActivity在另一个进程中运行，并将TestApplication中的共享数据写入1，然后启动SubActivity以显示共享数据。不幸的是，SubActivity中显示的值仍然为0，因此我们得出结论：在两个进程中有两个TestApplication实例，并且共享数据的读写是相互独立的。实际上，共享数据不再被共享进程间。我的问题是，新流

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Python多处理：检索下一个结果

我试图找出一种很好的方法来使用Python 3.6中的multiprocessing包运行一组大约100个任务，其中最多同时运行4个任务。我也想要：反复收集池中下一个完成的任务并处理其返回值，直到所有任务都成功或失败; 使任何给定任务中抛出的异常非致命，所以我仍然可以从其他任务中访问结果。我不需要维护提交给池的任务的顺序（即我不需要队列）。任务总数（“100”以上）不是非常大，例如，我不介意一

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熊猫和多

我使用的是FCC的API经/纬坐标转换成块组代码： import pandas as pd import numpy as np import urllib import time import json # getup, getup1, and getup2 make up the url to the api getup = 'http://data.fcc.gov/api/bl

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识别不同进程返回

考虑以下情况中的元素： class A: def __init__(self): self.b_list = [] def add_element(b) self.b_list.append(b) class B: def __init__(self,x): self.x = x class C: def __i

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Subclassing multiprocessing.managers.BaseProxy

我在尝试实施新的defaultdict代理对象时遇到了一些麻烦。 documentation有点恐慌，所以我不知道如何正确地做这件事。我想将defaultdict添加到Manager实例可用的类型列表中。您不能使用的股票multiprocessing.Manager的Manager.register方法，所以我做了我自己的存根经理从multiprocessing.mangers.BaseMana

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如何使用Python 3的多处理池运行2个不同的函数？

好吧，说我有这样的代码： import time def helloworld(sleep_time): while True: time.sleep(sleep_time) print('Hello world!') def hellocountry(): while True: time.sleep(60) print