Python多处理池在Linux和Windows之间有不同的行为。
当按工作人员的数量运行方法时,在Linux中它运行的是作为参数给定的特定函数的作用域上的进程,但是在Windows中,每个工作人员在父进程的范围内运行,并再次使用它不应该使用的代码。
例如:(只用于使其与我的代码类似)
from multiprocessing import Pool, Event
from flask import Flask
print(">>> This code running for every each worker")
app = Flask(__name__
我有一个函数func,在单个核上运行时可能要花费50美元。现在我想在一个拥有192个核心CPU多次的服务器上运行它。但是,当我将工作进程添加到180时,每个核心的性能都会减慢。最糟糕的CPU需要花费100多秒来计算func。
有人能帮帮我吗?
这是伪代码
using Distributed
addprocs(180)
@everywhere include("func.jl") # defines func in every process
First try using only 10 workers
@sync @distributed for i in 1:10
我试图查看vfork是否创建了一个与父进程共享内存的子进程,如下所示:
#include<stdio.h>
#include<unistd.h>
int main()
{
int* pi = new int(5);
int i = 5;
pid_t id = vfork();
if (id > 0) //father
{
*pi = 4;
i = 4;
printf("father set i=%d, *pi=%d\n", i, *pi);
sl
我在三星SoC s3c6410 (ARM11)上有linux板。我使用buildroot构建rootfs : Python 2.7.1,uClibc-0.9.31。Linux内核: Linux buildroot 2.6.28.6 #177 Mon Oct 3 12:50:57 EEST 2011 armv6l GNU/Linux
我的应用程序是用python编写的,在一些神秘的情况下会引发以下异常:
1)异常:
File "./dfbUtils.py", line 3209, in setItemData
ValueError: (4, 'Interrupted s
我有下面的代码。
void *timer1_function(void * eit);
pthread_t timer1;
int thread_check1 = 0;
line72: thread_check1 = pthread_create( &timer1, NULL, timer1_function, NULL);
Valgrind显示了下面的输出,并指出line 72中存在问题。上面的pthread_create用法有什么问题?
272 bytes in 1 blocks are possibly lost in loss record 2 of 5
in main