据我所知,multiprocessing在Linux上使用fork,这意味着multiprocessing创建的每个进程都有自己的内存空间,并且在其中所做的任何更改都不会影响其他forked进程。
但我遇到了一个相当奇怪的情况:
import multiprocessing
i = -1
def change(j):
global i
print(i, end=" ") # should print -1
i = j
with multiprocessing.Pool(20) as p:
p.map(change, range(20))
当我在布尔搜索中更改关键字的顺序时,我得到了相同的结果,但性能结果非常不同。
在MySQL 5.6.33上使用MyISAM表、ft_min_word_len=2和description_index作为title和description上的FULLTEXT索引的分析返回以下内容:
# Query 1
SELECT id
FROM archive, topic
WHERE topic.type=0 AND archive.status=2
AND MATCH(title, description) AGAINST ('+house* +tz*' IN BOOLEAN MODE)
A
有谁能帮我建议一下为什么在运行以下代码时,我在windows平台上的Python多处理池中变得比较慢:
with Pool(processes=6, initializer=init_pool,
initargs=(x, y, z)) as p:
res = pd.concat(p.imap(process_product, df.values))
它在windows下需要2-3分钟,而在linux上不到一分钟。此外,CPU利用率并不是上升,只是站在25%的最大值。请先告诉我上面的代码是否可以在windows平台上运行