我有一个API,它为客户端提供了一个报告。此报告使用大量未排序数据(20个不同表中的数十万行)生成。我已经尝试了优化代码,并得到了约40%的时间改进,但它仍然需要1分钟。
我正在研究,并偶然发现了这个代码示例:
from multiprocessing import Process
def func1():
print 'func1: starting'
for i in xrange(10000000): pass
print 'func1: finishing'
def func2():
print 'func2: startin
概述
我正在尝试并行化一个文本分类项目,这个项目肯定要花很长时间才能完全串联运行。我尝试了两种可能的变体,我相信功能类似,并且对我在资源监视器中看到的每一种结果都很好奇。
第一解
我尝试的第一件事是将Python的asyncio与run_in_executor()结合使用。这是我以前用于并行化一些简单作业的方法,所以我想尝试一下。看起来是这样的:
cores = cpu_count()
qty = len(data)
last = 0
coros = []
loop = asyncio.get_event_loop()
for i in range(cores):
top = cei
我有一个web客户端轮询服务器的场景。根据响应中的数据,允许/拒绝它们访问某些资源。客户端动态地对这些更改做出反应,并向用户显示资源或某个等待页面(被拒绝)。这是通过长轮询机制完成的。如果资源可用,则用户可以交互,例如回答问题。
我有一个包含这个长轮询机制的测试计划。我最初尝试将轮询添加到请求循环中,以根据实际客户端模拟轮询,但随后我的请求被延迟,直到长轮询请求得到响应。
Thread group
|
|- Get State from server (saves value in variable) - no long polling here
|- Request loop
|
我几乎同时成功地并行运行了几个笔记本电脑(=内核)。
它优化了GPU内存:一个分类只使用内存限制的三分之一,但是RAM的使用更大,因为每个笔记本都必须加载所有库。
这就是我想使用多处理函数运行几个并行分类的原因,但它不起作用。
以下是代码:
from multiprocessing import Pool
with Pool() as pool:
# execute tasks, block until all completed
pool.map(pytorch_classification, [param1,param2])
内核永远不会停止运行。
当我停止内核时,池工作
我已经做了一些环顾四周,没有偶然发现任何类似我正在经历的问题,所以我想我会把它扔到这里,看看什么,如果有什么坚持。
我已经设置了控制器和方法。
public class BoothAPIController : ITApiControllerBase
{
[HttpGet]
public HttpResponseMessage GetActiveAssetNumbersLike([FromUri] String id)
{
HttpResponseMessage ret;
// ... do some processing
我有一个Windows服务,轮询数据库中任何上传的文档类型为doc,docx,pdf和rtf,并将它们转换为HTML,并将它们保存到本地文件系统。文档从数据库中提取并在内存中排队,然后由多个线程从共享队列中提取以进行处理。
我面临的问题是,处理过程在一段时间内变得更慢。在最初的几天内,转换速度会更快,比如50KB的文档需要2秒,几天后转换速度会变慢,比如同一文档需要20秒。我所能看到的是随着时间的推移,处理时间有下降的趋势。我不能确定是什么导致了这种下降的趋势。即使重新启动Windows服务也无济于事。
Microsoft Office安装在Windows Server上,用于文档转换。每天有