在pathos中等同于multiprocessing.Process
在pathos中，等同于multiprocessing.Process的概念是Process类。Process类是Python中用于创建和管理进程的类，它允许在单个或多个进程中执行并行任务。
Process类的主要分类有以下几种：
- 主进程（Main Process）：指的是启动程序的进程，也称为父进程。
- 子进程（Child Process）：由主进程创建的新进程，也称为子进程。
- 守护进程（Daemon Process）：在后台运行的进程，不会受到终端关闭等事件的影响。
Process类的优势包括：
- 并行执行：通过创建多个进程，可以同时执行多个任务，提高程序的执行效率。
- 资源隔离：每个进程拥有独立的内存空间，互不干扰，提高程序的稳定性。
- 多核利用：可以利用多核处理器的优势，实现并行计算，加快任务的完成速度。
Process类的应用场景包括：
- 大规模数据处理：通过将数据分割成多个部分，每个进程处理一部分数据，可以加快数据处理的速度。
- 并行计算：对于需要进行复杂计算的任务，可以将计算任务分配给多个进程并行执行，提高计算效率。
- 任务调度：通过创建多个进程，可以同时执行多个任务，实现任务的并行调度。
腾讯云提供的相关产品是云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm），它是一种弹性计算服务，可以快速创建和管理云服务器实例。通过使用云服务器 CVM，可以方便地创建和管理多个进程，实现并行计算和任务调度。
请注意，以上答案仅针对pathos中等同于multiprocessing.Process的概念，不涉及其他云计算品牌商。
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1回答
我使用multiprocessing.Process来防止某些函数运行太长时间。
我想使用pathos而不是python的multiprocessing (因为它有能力处理标准多处理包不能处理的事情)，但似乎缺少一些功能:我在pathos中找不到任何允许带超时参数的join的东西。
我希望有这样的东西，可以让我在一段时间后终止一个进程。
(我使用的是windows，所以最简单的替代方案-使用signal -是不可能的，而且替代方案似乎非常复杂)
浏览 8提问于2017-01-15得票数 0
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目前，我正在使用python中的标准多处理来生成一组将无限期运行的进程。我并不特别关心性能；每个线程只是在监视文件系统上的不同更改，并且在修改文件时将采取适当的操作。
目前，我有一个解决方案，满足我的需要，在Linux。我有一本函数和参数字典，如下所示：
job_dict['func1'] = {'target': func1, 'args': (args,)}
对于每个过程，我都创建了一个过程：
import multiprocessing
for k in job_dict.keys():
jobs[k] = multipro
浏览 4提问于2015-07-30得票数 7
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我尝试使用下面这段代码来无限期地从控制台读取数据： def read_console(hub):
while True:
text = input("write stuff")
if text == 'y':
hub.server.invoke('Say', 'hello')
print (text)
connection = Connection('https://1234.net/signalr', session=None)
浏览 29提问于2019-02-05得票数 0
我很难理解如何使用Python的多处理模块。
我有一个从1到n的总和，其中n=10^10太大了，无法放入列表中，这似乎是使用多重处理的许多在线示例的主旨。
是否有一种方法将范围“分割”成一定大小的段，然后对每个段执行和？
例如
def sum_nums(low,high):
result = 0
for i in range(low,high+1):
result += i
return result
我想通过将sum_nums(1,10**10)分解成许多sum_nums(1,1000) + sum_nums(1001,2000) + sum_nums
浏览 3提问于2015-04-22得票数 9
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2回答
我有一个启动多个进程的主文件，其中一个进程再次启动多个进程。我在启动嵌套的进程集时遇到问题。
我在一个文件中有以下代码：
# parallel_test.py
import Queue
import multiprocessing
import time
import threading
def worker(q):
while not q.empty():
try:
row = q.get(False)
print row
time.sleep(1)
except Queu
浏览 5提问于2015-02-13得票数 8
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我正在尝试创建一系列具有特定作业的工作线程。当前的做法是从队列中提取数据，进行一些处理，然后将输出放入第二个队列中。
当我尝试使用多进程时(多进程？有什么不同？)模块我得到了以下问题
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python27\lib\multiprocessing\queues.py", line 264, in _feed
send(obj)
PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute looku
浏览 1提问于2016-03-09得票数 0
我有两台计算机，它们都有pathos Python模块。我有一个Pathos多进程池，并且一直在尝试使用以下代码让pathos在两个CPU之间平均分配进程数：
from pathos.multiprocessing import ProcessPool
ngramPool = ProcessPool()
ngramPool.ncpus = 8
ngramPool.servers = ('localhost:5653','ec2-18-223-23-82.us-east-2.compute.amazonaws.com:5653')
questionNgrams =
浏览 3提问于2018-08-24得票数 0
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3回答
import pathos
import pathos.multiprocessing as mp
import dill
print pool.map(pow, [1,2,3,4], [5,6,7,8])
当我运行上述代码时，它会抛出一个错误。
找不到pathos.multiprocessing
无法导入路径
我尝试了所有可能的方法，但我找不到任何解决办法。我试图开发一个代码，它需要超过10个输入，并使用多处理来处理它们，而不是在队列中等待并生成输出。为此，我尝试了多重处理，但它引发了酸洗错误，所以我尝试使用路径，但它说不能导入路径。有人能告诉我可能的解决办法吗？
浏览 4提问于2015-09-30得票数 1
我执行下面的代码时出错了。问题似乎是map不支持接受多个输入的函数，就像python内置的multiprocessing包一样。但是在内置包中，有一个解决这个问题的starmap。pathos.multiprocessing也有同样的功能吗？
import pathos.multiprocessing as mp
class Bar:
def foo(self, name):
return len(str(name))
def boo(self, x, y, z):
sum = self.foo(x)
sum += self
浏览 1提问于2019-01-23得票数 4
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1回答
我刚开始并行编程。我的任务是分析数百个数据文件。这些数据中的每一个都是近300 of，并且可以被分割成多个切片。我的电脑是一台四核电脑.我想尽快得到每个数据的结果。
每个数据文件的分析由两个步骤组成。首先，将数据读入内存，然后将其切片，这是一项非常繁重的工作。然后，对这个文件的片进行大量的计算，这是cpu密集型的。
因此，我的策略是将这些文件分组为4组。首先，将4个文件的所有数据读入4个核心的4个进程的内存中。密码就像，
with Pool(processes=4) as pool:
data_list = pool.map(read_and_slice, files) # len(
浏览 1提问于2016-01-01得票数 11
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我传统上是用以下命令来读取文件的：
file = open(fullpath, "r")
allrecords = file.read()
delimited = allrecords.split('\n')
for record in delimited[1:]:
record_split = record.split(',')
和
with open(os.path.join(txtdatapath,pathfilename), "r") as data:
datalines = (line.rstrip('
浏览 6提问于2015-02-20得票数 0
1回答
有没有Python ThreadPool包(多处理、路径)跨多个cpus分布工作线程？如果不是，我是否需要创建一个ProcessPool，然后在每个ProcessPool worker上创建一个ThreadPool？
浏览 10提问于2019-02-13得票数 0
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跟进这个问题
以一种方式运行代码：
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
print(p.map(f, [1,2,3]))
Traceback (most recent call last):
File "\\femto.niddk.nih.gov\C\All Projects\NMR High Pressure\Software\multi
浏览 1提问于2018-06-07得票数 1
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我试图在几台不同的计算机上使用多处理，pathos似乎是：“seems是一种异构计算的框架。它主要提供了跨异构资源配置和启动并行计算的通信机制。”然而，在查看文档时，我对如何建立和运行集群感到困惑。我希望：
设置具有安全身份验证的远程服务器或一组远程服务器。
安全地连接远程服务器。
使用标准多处理包中的pool.map这样简单的API (如这个相关问题中的 )，在远程服务器和本地计算机中的所有CPU之间映射一个任务。
我没有看到(1)的例子，也不理解为(2)提供的。该示例实际上没有连接到本地主机上的现有服务。我还想知道是否/如何可以要求这种通信带有某种密码/密钥，从而阻止其
浏览 2提问于2014-11-14得票数 1
1回答
我有一个并行程序。它按顺序读取文件，每个文件中的任务被跨进程拆分。在所有进程上完成该文件后，将加载下一个文件，依此类推。我想写日志文件，这样每个数据文件都有一个新的日志文件。我希望我的所有进程都写入日志信息，并且它们不会相互干扰。在阅读了一些帖子和logging documentation之后，我想出了以下最小的示例 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from time import time
import multiprocessing, pathos
import logging
def task(x):
th
浏览 20提问于2019-09-18得票数 0
2回答
多进程不能腌制
、、、、
我有一个类似的问题，这个。我无法在pathos模块中运行一个简单的多处理例程，并接收一个酸洗错误。下面是代码和错误。
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool
import dill
class ProcClass(object):
def __init__(self):
pass
def f(self,x):
return x*x
pc = ProcClass()
pl = ProcessingPool(3)
print pl.map(pc.f, range(10))
返回的错误：
Ex
浏览 9提问于2015-10-08得票数 2
我写了一个快速的小应用程序，它接受一个包含一些关键字的基本代码文件，一个替换关键字的文件，并输出一个替换了关键字的新文件。
当我使用Ruby1.8时，我的输出看起来很好。现在，当使用Ruby1.9时，我替换的代码中有换行符，而不是换行符。
例如，我看到类似这样的内容：
["\r\nDim RunningNormal_1 As Boolean", "\r\nDim RunningNormal_2 As Boolean", "\r\nDim RunningNormal_3 As Boolean"]
而不是：
Dim RunningNormal_1 A
浏览 0提问于2010-10-18得票数 16
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2回答
假设我有50个进程，我使用它们对20000个不同的输入值进行操作。(我使用的是pathos库，我认为它的操作类似于Python中的多处理库。)
thread_pool = pathos.multiprocessing.ProcessingPool(threads=50)
thread_pool.map(function, inputs)
我想为每个进程创建一个SQLAlchemy数据库引擎(但我没有资源为每个输入值创建一个)。然后，我希望使用该进程处理的所有输入都可以使用相同的数据库引擎。
我该怎么做？
浏览 2提问于2016-06-11得票数 0
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对于我的大学项目，我正在使用python构建一个流量生成工具。我已经在Vmware上开发了我自己的linux服务器和客户端。我使用urllib2在python中生成流量。我在这里面临的问题是，当我在客户端机器上运行我的脚本时(这些机器使用多进程不断地向linux服务器发送请求)，它在最初的几分钟内工作得很好，比如大约2000个请求，但之后它显示"connection reset by peer“错误，并且我的脚本崩溃了。可能的问题是什么？我试着做，但它没有帮助。
如何防止此超时错误并连续运行我的脚本几个小时？
'''
Traffic Generator Scri
浏览 2提问于2015-03-23得票数 0
我使用Google Dart Team package "pathos“，但它不能正常工作。
在上，在此软件包的页面上，我找不到它不受支持的信息。
下面是这个包的链接：
“用于Dart的全面的跨平台路径操作库”。
附注：
我只能依靠自述文件。
所以，在web_ui包的页面上，我可以看到。
"Web UI 0.4 (Polymer.dart中已过时的较新版本)“。
附注：
感谢Dart团队。仅仅两周时间，Dart团队就完成了mark package pathos as deprecated and no longer supported任务。
这是一个错误(2014年1月24日)
浏览 4提问于2014-01-21得票数 3
我使用的是python的pp模块。我需要做的是并行运行"scipy.optimize“的"fmin”函数。我像这样导入fmin：
from scipy.optimize import fmin
接下来，我定义一个函数来执行fmin函数，如下所示：
def fitting():
v = fmin(e, v0, args=(x,y),maxiter=10000, maxfun=10000)
return v
为了让它并行运行，我使用了：
job5 = job_server.submit(fitting, (e, v0, x, y,), (fitting,), ("scipy
浏览 1提问于2012-12-11得票数 2
我写了一个python代码来进行遗传算法的优化，但是它太慢了。我想知道如何利用多个CPU在并行模式下运行相同的程序？
为了更清楚，我的代码将调用另一个python代码，比如说一个接一个调用100次，我想在4个CPU之间进行分配。因此，每个CPU要处理25倍的外部python代码。从而提高了速度。如果有人能帮我解决is问题，我将不胜感激。
提前感谢！
浏览 1提问于2015-01-19得票数 0
1回答
我正在使用WindowsCE 2013的应用程序，它是在WinAPI中部分创建的。当我尝试编译代码时，遇到一个错误消息"Error 2 error LNK2019: unresolved symbol PageSetupDlgW referenced in function "long cdecl WndProc(struct HWND *，unsigned int，unsigned int，long)“(?WndProc@@YAJPAUHWND__@@IIJ@Z) C:\Users\tykab\OneDrive\Dokumenty\Visual Studio 2013\Pro
浏览 52提问于2020-08-04得票数 0
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我想要确定物理CPU核心的数量，以便相应地调整ProcessPool的nodes数量。 from pathos.pools import ProcessPool
process_pool = ProcessPool(nodes=?) 我知道psutil提供了这个数字，如下所述。 import psutil
process_pool = ProcessPool(nodes=psutil.cpu_count(logical=False)) 但是，有没有一种规范的pathos-specific方法来调整node参数？
浏览 16提问于2020-07-04得票数 2
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2回答
我的应用程序在使用pickle序列化字典列表(CSV数据)时挂起。使用常规的Python解释器没有任何问题。我在Win32上使用Python2.7，PyPy 2.6.0。
以下是我对应用程序执行Ctrl+C命令时的输出：
Traceback (most recent call last):
File "<builtin>/app_main.py", line 75, in run_toplevel
File ".\Da-Lite\dalite_build_script.py", line 167, in <module>
浏览 5提问于2015-08-04得票数 0
1回答
我尝试使用pathos进行多进程处理，但是当我启动
过程中，我拿到了ImportError:no module named pp，请帮帮我。我从github下载了pathos，用python setup.py，python version 2.7.8，
浏览 0提问于2016-12-27得票数 0
我在使用Pathos的ProcessingPool.map()函数时遇到了低效的并行化:在处理接近尾声时，一个运行缓慢的worker依次处理列表中的最后一个任务，而其他worker则处于空闲状态。我认为这是由于任务列表的“分块”。 当使用Python自己的multiprocessing.Pool时，我可以通过在调用map时强制使用chunksize=1来解决这个问题。然而，Pathos并不支持这种观点，源代码表明这可能是开发人员的疏忽或待办事项： return _pool.map(star(f), zip(*args)) # chunksize (摘自Pathos‘multiprocessi
浏览 20提问于2019-04-10得票数 2
回答已采纳
我想要一个多处理的替代方案，我偶然发现了pathos，我挖了更多，得到了一个答案，在这里，作者为用户multiprocess.Process提供了代码。但是，我得到了以下错误：
ModuleNotFoundError:没有名为“pathos.helpers.mp”的模块
密码：
import pathos.helpers.mp.Process as prc
还有，当我用
from multiprocess.process import BaseProcess
我在p.start()中得到了以下错误
self._popen =self._Popen(自)
TypeError：_Pope
浏览 0提问于2018-10-03得票数 1
1回答
这是我第一次在Windows10上的Visual Studio2019下使用python中的pathos库。 solver.SetMapper(Pool(self.Config.NumberOfProcessors).map) 我得到了错误 ModuleNotFoundError: No module named 'multiprocess' 我在代码的开头有以下语句 from pathos.pools import ProcessPool as Pool 我有C++编译器(多个版本的Visual studio)，并且我使用最新版本的pip来安装这些包。我还看到pathos下
浏览 31提问于2020-01-14得票数 0
我想知道工人什么时候完成，这样我就可以释放资源作为任何工人的最后一个动作。或者，我也可以在主进程上释放这些资源，但我需要在每个工作人员逐一释放这些资源之后(而不是在所有工作人员完成之后释放它们一次)。
我按照下面的方式运行我的员工，跟踪进度和使用的PID：
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool
pool = ProcessingPool(num_workers)
pool.restart(force=True)
# Loading PIDs of workers with my get_pid() function:
pids =
浏览 2提问于2018-02-28得票数 1
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让我们看一下下面的例子： from pathos.pools import ProcessPool
class A:
def run(self, arg: int):
shared_variable = 100
def __run_parallel(arg: int):
local_variable = 0
# ...
if local_variable > shared_variable:
shared_variable
浏览 20提问于2020-07-04得票数 2
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1回答
我已经连续运行了以下代码来请求一堆urls：
# takes 5 hours
data = []
for url in urls:
data.append(request_url(url))
然后，我将其转换为使用多处理并行运行：
# takes 50 minutes
p = Pool(20)
data = p.map(request_url, urls)
如果我想提高这方面的速度，我将如何将这个过程分散到多个服务器上，这样做的好方法是什么？
浏览 2提问于2015-01-03得票数 1
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我有一个烧瓶应用程序，我需要并行一个for循环在里面。到目前为止，我一直在使用描述的方法。但是当我在烧瓶应用程序中使用这种方法时，它就失败了。下面是一个示例代码片段。
我从运行下面的文件开始这个应用程序。
#!flask/bin/python
from app import app
app.run(host='0.0.0.0',port=5010)
app如下所示
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
app.config.from_object('config')
from app import view
浏览 7提问于2016-12-12得票数 0
回答已采纳
我使用pathos.multiprocessing并行化一个需要使用实例方法的程序。下面是一个最低限度的工作示例：
import time
import numpy as np
from pathos.multiprocessing import Pool, ProcessingPool, ThreadingPool
class dummy(object):
def __init__(self, arg, key1=None, key2=-11):
np.random.seed(arg)
randnum = np.random.randint(0,
浏览 6提问于2016-09-28得票数 4
我开始使用pathos.multiprocessing来消除一些在腌制非平凡对象(如logging.logger )时的头痛。但是，我遇到的问题是，导入在新线程中不可用。因此，我必须在新线程中“重新导入”这些模块。具体而言，由于以下错误，此情况将不会运行：
NameError: global name 'os' is not defined
e Found at: multiprocess.pool
result = True, func(*args, **kwds)
以下代码将无法工作，即使它在内置的多处理模块下工作：
import os
import multiproc
浏览 1提问于2015-06-29得票数 1
众所周知，pathos.multiprocessing优于Python中的multiprocessing库，因为前者使用dill而不是pickle，并且可以序列化范围更广的函数和其他东西。
但是，当涉及到使用pool.map()按行编写pathos结果时，就会遇到一些麻烦。如果ProcessPool中的所有进程都将结果按行写入单个文件，则它们会相互干扰，同时写入一些行并破坏作业。在使用普通的multiprocessing包时，我能够让进程写入它们自己的单独文件(用当前进程id命名)，如下所示：
example_data = range(100)
def process_point(point)
浏览 5提问于2015-09-14得票数 1
回答已采纳
python 2.7多处理。另一个pool.apply_async中的pool.apply_async
我有两个模块A和B。模块'A‘声明了一个大小为100的池，并使用pool.apply_async,调用了模块'B’中的函数'BX‘。模块'B‘中的函数'BX’创建另一个大小为n的池，并使用其pool.apply_async调用另一个函数。
我现在面临的这个问题是，在模块'B‘中声明池的时候，执行进程被停止/退出。ie声明模块'B‘中的第二个池时，该池位于模块'A’的第一个池中。
在pool.apply_async中执行pool.
浏览 3提问于2016-04-01得票数 0
2回答
如何避免过多的内存消耗
、、、、
这是一个简单的例子，说明了如何利用多处理处理路径：
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool
pool = ProcessingPool(10)
results = pool.map(func, args)
每一次跑动都需要一段时间。假设是5分钟，还有len(args) == 20。在这种情况下，大约需要10分钟才能完成。在此期间，ram使用量稳步增长，只有在完成所有工作时才释放内存。
主要问题是:如何改变每次进程完成时释放内存的方法，而不是等待它们全部完成？否则，如果有100个args，那么总内存消耗将是20个args的5倍，尽管它
浏览 16提问于2022-05-05得票数 2
回答已采纳
我正在用Multiprocessing.pool并行化我的模拟，但是我不能在模块中传递类型‘pool.map’，这会产生酸洗错误，我需要在pool.map的目标函数中使用该参数来并行化我的代码。在函数sample()中，第四个参数'sim‘的类型是'Module'，所以我不能用p.map()传递它，因为它不能被迭代，但我需要在函数parallel()中使用这个参数，它应该用作
model=sim.simulate(modelname, packname, config)
但目前我静态地导入该模块，并调用函数parallel()，如下所示
mo
浏览 0提问于2015-01-13得票数 2
我正在尝试将cURL命令转换为python请求命令。 curl -k -i -X POST --form 'session.id=abcdef' --form 'ajax=upload' --form 'file=@myproject.zip;type=application/zip' --form 'project=MyProject' url 以下是我编写的python代码，用于转换以下代码： params = {
"session.id": 'abcdef',
"aj
浏览 12提问于2021-08-11得票数 0
我们正在使用PP启动进程，并且需要按照发送到服务器的顺序聚合作业的结果。是否有一种桩来控制结果的聚集？
import pp, numpy
def my_silly_function(a,b):
return a**4+b**15
# call the server (with pile?)
ppservers = ()
job_server = pp.Server(ppservers=ppservers, secret="password")
# launch jobs and aggregate them into a list
jobs1=numpy.array[
浏览 2提问于2014-05-26得票数 0
回答已采纳
我有两个文件：
x.py
class BF(object)
def __init__():
.
.
def add(self,z):
.
.
y.py
from y import BF
def FUNC((a,b,bf))
.
.
bf.add(x)
.
.
return bf
.
.
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(3)
for i in range(len(sl)):
bf_set.appe
浏览 3提问于2012-09-13得票数 1
我在一个虚拟环境中使用Python3.5在Linux上运行以下代码，并得到下面的错误。对于线程处理和列表理解部分来说，它工作得很好，但是我很难让多进程工作。
multiprocess.pool.RemoteTraceback:
"""
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/multiprocess/pool.py", line 119, in worker
result = (True, func(*args, **
浏览 4提问于2017-12-01得票数 0
1回答
Python中的分布式多处理池
、、、、
我有一段现有的Python代码，可以在我的机器中的各个内核之间并行运行。它完成的工作基本上是打开一个输入文件，读取内容，执行一些相当繁重的数学运算，将结果写入输出文件，在for循环中获取下一个文件，然后再执行一次。为了在多个内核之间实现这一点，我使用了multiprocessing库中的Pool函数。举个简单的例子：
import multiprocessing
import time
data = (
['a', '2'], ['b', '4'], ['c', '6'], ['d'
浏览 6提问于2016-03-23得票数 4
我正在尝试使用多重处理来加快熊猫的阅读速度。然而，当我使用多进程时，我得到的错误是cPickle.PicklingError:无法选择:属性查找__builtin__.function失败的
当我尝试运行以下命令时:从pathos.multiprocessing导入ProcessPool导入dill
class A(object):
def __init__(self):
self.files = glob.glob(\*)
def read_file(self, filename):
return pd.read_excel(filename
浏览 5提问于2016-10-31得票数 0
我试图优化对第三方软件的一些输入。该软件利用一系列的输入文件，这些文件由单独的可执行文件创建，然后合并成一个主要可执行文件的输入文件。其目标基本上是优化钢板垫下弹簧的2D位置，同时确保弹簧不重叠并保持在衬垫下面。下面是优化函数和要优化的函数，它们位于一个整体类中。
# This function will optimize the position of the current springs in a thrust bearing using GENMAT using mystic
def SpringPositionAngGAPmystic_Opt_Par(self, InitialSpr
浏览 18提问于2022-06-21得票数 1
我想将函数用于多处理目的，但不能对其进行腌制。下面是代码的基本外观：
from multiprocessing import Pool
def g(x):
def g1(y):
return x*y
return g1
if __name__ == "__main__":
f=g(5)
Pool(2).map(f,[2,3])
但是当我运行代码时，我会得到错误：
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python2.7/multip
浏览 4提问于2017-09-14得票数 1
回答已采纳
我在Windows10上使用Python3.9.6 x64，我想知道如何在子进程之间共享变量。
为什么？由于我正在使用请求编写异步多连接可恢复的下载器，并且默认情况下请求启用了keep-alive，这就留下了死请求的挂起连接，并且经常导致服务器在恢复时从以前的死连接中发送额外的字节，因此我尝试了r.close()、r.connection.close()、s.close()和s.headers['connection'] = 'close'，它们在使用threading.Thread时都未能解决这个问题。
然而，我从来没有遇到过这样的情况:接收到来自前一个进程的
浏览 0提问于2021-08-20得票数 1
回答已采纳
我刚开始进行批处理文件编程，并测试变量的使用时间。
有人知道两个变量调用之间的区别吗?最后一个%之前的空格
@echo off
set pathOS1="\\o1511\Pcs7ProjectO1511\OS1511\GraCS\"
ECHO We're working with %pathOS1%
ECHO We're working with %pathOS1 %
因为回声是不同的：
We're working with "\\o1511\Pcs7ProjectO1511\OS1511\GraCS\"
We're workin
浏览 4提问于2015-01-11得票数 1
回答已采纳
我在Django模板中工作，我想检查布尔值并打印“粗体”(如果是True )和“平原”(如果是False )。如果该值为空白或未定义，则我希望将其视为True。下面是我目前使用的内容：
{{ something.boolean_val|yesno:"bold,plain,bold" }}
但是，当something.boolean未定义时，它将其视为假的，而不是没有。我试着添加了一个|default_if_none过滤器，但没有效果。当我尝试|default时，它也改变了虚值。
深入研究文档，似乎默认将一个未定义的变量设置为''，该变量被视为False。在这种特
浏览 3提问于2014-02-21得票数 0
回答已采纳
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