我正在获得一个使用多处理来并行处理熊猫DataFrame的部分的IndexError。vacancies是一个包含多个空缺的pandas DataFrame，其中一列是原始文本。由于某种原因，在完成所有的多处理之后，我在results_list = pool.map(addSkillRelevance,vacancy_splits)上得到了一个IndexError。有没有人有关于为什么会发生IndexError的提示？错误：
IndexError Tra
浏览 20提问于2019-12-04得票数 0
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NDA下，但用例相当简单：def sort_files(csv_files): pool = multiprocessing.Pool_value
IndexError: list index out of range
浏览 2提问于2012-12-21得票数 7
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from urlparse import urlparseimport reIndexError: list index out of range问题在哪里发生，解决办法是什么？
浏览 1提问于2015-10-08得票数 0
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虽然这在一种非并行的方法中有效，但是使用multiprocessing.Pool显示了如果全局从未从初始化过程中被修改的话将会发生的行为。运行此代码将为简单的for循环生成所需的输出，但是multiprocessing循环将抛出一个IndexError：对于Pool工作者，testlist变量尚未被修改为包含值，仍然是一个空列表。result = (True, func(*args, **kwds)) return x*x + testlist[0]
<
浏览 10提问于2017-03-17得票数 2
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我需要使用multiprocessing.Pool并将当前的工作目录设置为文件 dir，然后将父目录添加到sys.path中。问题是，当multiprocessing.Pool启动时，它再次运行我希望避免的行sys.path.insert(0,'..')。是否有任何方法使multiprocessing.Pool不运行Globals或在if __name__ == "__main__":代码片段之外的任何东西？sys.path.insert(0,'..')
print(os.getc
浏览 6提问于2022-04-26得票数 0
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在使用multiprocessing.pool和pool.map时，似乎必须在创建池之前定义映射函数。为什么有这个必要？以下是工作版本： return x * x
my_list_pool = multiprocessing.Pool()
return x * x
my_list = _pool.map(my_power, list(range
浏览 3提问于2018-06-05得票数 2
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import randomimport multiprocessing
numbers1 = []
while NumberCheck(NumbersArray): NumbersArray.append(number) print(end-start)
p
浏览 18提问于2017-08-28得票数 0
title = re.findall(REGEX,raw_data)[0]
questionInfo = re.findall(REGEX,raw_data)[0] answerContent = re.findal
浏览 4提问于2014-02-21得票数 6
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有人能解释一下为什么这个代码会冻结(永远挂起)，def foo(x): return x print(list(multiprocessing.Poolimap(foo, iter([1, 2, 3]))))虽然这个变体工作得很好，def foo(x): return xmain()import multiproce
浏览 1提问于2013-05-22得票数 0
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if not modrad.shape[0]: return modrad, thetas然后，我把这个函数称为： modrad, thetas = trim_rad(rad)
except IndexError("Couldn't find main chunk"):
浏览 4提问于2013-08-15得票数 7
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raise ValueError... print 'Caught!' File "<stdin>", line 2, in <module>现在我知道捕获这两种类型异常的正确语法应该是except (IndexErrorraise IndexError
... except IndexError
浏览 3提问于2013-08-21得票数 8
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当我尝试将multiprocessing.Pool与return数据结合使用时，它会占用很多内存。是否可以在不使用multiprocessing.Pool的情况下更改return中的数据格式。, 'c'])
df[col] = df[col] ** 2
with multiprocessing.Poolwith multiprocessing.Po
浏览 0提问于2019-02-20得票数 2
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我尝试将pool = multiprocessing.Pool()更改为pool = multiprocessing.Pool(processes=n)，但仍出现相同的错误。有人能帮帮忙吗？def pool_testing(): pool.map(testing, profile)
pool_testing()
浏览 5提问于2018-07-21得票数 0
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do stuff
chunks = np.array_split(vals, os.cpu_count()) p.start() p.join()
只是为了检查一下--在multiprocessing.Process函数上运行multiprocessing.Pool一开始不需要对multiprocessing.Pool</e
浏览 2提问于2022-11-29得票数 0
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如何使用Python语言中的多处理工具，在异步处理run1-3的情况下运行多进程池。 def Numbers(number): return value
run2 = Numbers(2)
run3 = Numbers(55)
浏览 12提问于2021-04-02得票数 0
在Python3.8中，concurrent.futures.ProcessPoolExecutor已经被更新，将能够在Windows上使用的最大工人(进程)数量限制在61。出于原因，请参阅和，但据我理解：
然而，multiprocessing仍然使用os.cpu_count()。它首先抛出一个Val
浏览 10提问于2021-04-21得票数 2
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由于multiprocessing.Pool().map()阻止主进程继续执行。然而，到处都有这样的说法：join应该被称为close，作为一种良好的实践。例如，我想了解在什么情况下，在join调用之后使用multiprocessing.Pool().map()是有意义的。
浏览 1提问于2021-05-05得票数 0
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/mysql/connector/utils.py", line 199, in read_lc_stringIndexError: bytearrayindex out of range
IndexError/mysql/connector/connection.py", li
浏览 1提问于2015-10-29得票数 3
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但是，当传入multiprocessing.poolmap(，<2Darray>)时，我收到一个超出范围的IndexError: tuple索引。final_array)
IndexError:元组索引超出范围`
浏览 12提问于2019-07-20得票数 0
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(将进度条应用于multiprocessing.Pool(线程).apply(函数))def a(): break
threads = int(input('Enter Threads: '))
p= multiprocessing.Pool
浏览 2提问于2021-09-22得票数 0
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