我有一个简单的多处理任务来编写csv文件。程序从另一个文件中获取大约40k行,处理这些数据并将它们写入另一个文件。我的代码如下所示:
create_queue_infile(csv_file, q, opt)
pool = multiprocessing.Pool(processes=(multiprocessing.cpu_count() - 1))
while not (q.empty()):
res = pool.apply_async(my_function, args=(q.get(), input2, 5, output,))
pool.close()
pool.join(
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__
我对C++11线程有一个奇怪的问题。不幸的是,我不能粘贴完整的例子(考虑到复杂性),我也不能在一个更简单的例子上复制这个问题。
所以问题是我有一个正在运行的线程(既没有调用join,也没有调用detach )。在某个时刻,另一个线程想要停止这个线程。该实现简单地将一个布尔变量设置为false,然后调用join来等待线程终止。
嗯,问题是联接。我检查了当前线程(调用联接)与联接的线程不同,并且joinable()返回true。尽管如此,此异常仍会发生:
libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type std::__1::s
我在Windows上交叉编译用于Linux的Golang程序,使用:
go build -o myprog.bin myprog.go
为此,我必须设置环境变量GOOS=linux。由于我还在为windows编译一些程序,当我完成交叉编译时,我必须重新设置GOOS=windows。所以我有一个批处理文件,如下所示:
set GOOS=linux
go build -o myprog.bin myprog.go
set GOOS=windows
如果我碰巧同时为每个Linux和Windows编译两个程序,windows程序可能会被编译为Linux。是否有方法将环境变量的范围限制在windows上
我想使用Python的多处理单元来有效地利用多cpu来加快我的处理速度。
所有这些似乎都能工作,但是我想要在一个类中运行Pool.map(f, [item, item]),在我的程序中的某个地方运行一个子模块。原因是程序必须先准备数据,等待某些事件发生,然后再进行处理。
说您只能在if __name__ == '__main__':语句中运行。我不明白这有什么意义,我还是试过了,就像这样:
from multiprocessing import Pool
class Foo(object):
n = 1000000
def __init__(self, x):