我正在對40GB的數據進行計算。每個文件都是一個包含json行的壓縮gzip文件。每個文件最多有500,000行，大約500MB。我有一個亞馬遜實例運行128個CPU和1952 GB的內存。我想要做的是儘可能快地處理每個文件。 我使用多池是這樣的： def initializeLock(l):
global lock
lock = l
if __name__ == '__
我有一個multiprocessing腳本與pool.map工作。問題是並非所有進程都需要很長時間才能完成，因此有些進程會因爲等待所有進程完成而睡着（與this question中的問題相同）。一些文件在不到一秒鐘內完成，其他文件需要幾分鐘（或幾小時）。 如果我正確理解了手冊(and this post)，則pool.imap並未等待所有進程完成，如果完成，它將提供一個新文件進行處理。當我嘗試這些
我最近開始學習python中的多處理。對此我有一些問題。下面的代碼顯示我的例子： import multiprocessing
from time import *
def func(n):
for i in range(100):
print(i, "/ 100")
for j in range(100000):
a=j*i
b
我嘗試使用python中的多處理讀取文件。這裏是一個小例子： import multiprocessing
from time import *
class class1():
def function(self, datasheetname):
#here i start reading my datasheet
if __name__ == '__main__'
今天我再有一個問題關於多處理...... 我有一個小例子代碼： import multiprocessing
def function(a):
v = a**2
w = a**3
x = a**4
y = a**5
z = a**6
b = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
if __name__ == "__main__
我有一個大計劃的一個小問題，所以我做了一個小例子，這說明我的問題： import multiprocessing
class class1():
def classfunction1(self, a):
self.x = a
class class2():
def classfunction2(self, a):
self.y = a
def
今天我寫了這篇文章Multiprocessing Error with Results。 現在我修改這個腳本： import multiprocessing
class class1():
def classfunction1(self, a):
self.x = a
print("class 1")
class class2():
def c