我想为类方法使用多处理。我从answer中发现，Pool在multiprocessing中不能直接使用类方法，但是通过在类之外定义一个函数并向该函数添加一个附加参数（类似的建议也在此blog上） 。因此，我试图通过以下简单的程序来实现这一点，其中MyClass我想平行fun。但是，我没有得到任何结果（没有错误）。看来我错过了一些东西，但我觉得我快到了！任何修复都非常感谢。 import multi
代码的清理版本包括the solution to the problem（感谢@JohanL！），可以发现as a Gist on GitHub。 剪断下面的代码（CPython的3 [4,5,6]）说明我的意图（以及我的问题）： from functools import partial
import multiprocessing
from pprint import pprint as
今天我跑了一些代码，我想在我的多核cpu上运行它，所以即使我写了map，我也将其更改为pool.map。令人惊讶的是，即使它使用了如此之多的处理能力或内存（据我所知），我的代码运行速度较慢。 所以我写了这个测试，它使用了pathos和multiprocessing。 from pathos.pools import ProcessPool
from pathos.pools import Thr
我需要找到一种方法，使用7 CPU的出的8个可用的CPU的运行下面的代码多个处理器： import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import math
from itertools import chain, combinations
import operator
import time as t
from mul
我还在学习Python。对我来说，这个代码是不是显示究竟如何“池映射”完全明显适用于https://docs.python.org： from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
numb_list = [1, 22, 333]
with Poo