我在寫一個測試程序，使用python multiprocessing。我正在使用記錄器記錄所取得的進展。然而，記錄器似乎不起作用。它不會從子進程內記錄或打印。不清楚發生了什麼問題。用普通打印語句替換記錄器也無濟於事。下面是我的代碼： from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.pool import ApplyResult
imp
我正在開發一個分析大文件的工具。爲了做到這一點，我引入了多處理，並且一切看起來都很好。爲了做到這一點，我使用multiprocessing.pool創建了N個線程，並處理了我以前創建的不同塊。 pool = Pool(processes=params.nthreads)
for chunk in chunk_list:
pool.apply_async(__parallel_quant
我正在嘗試使用Pool.starmap_async來運行一些採用多個參數作爲輸入的代碼，以便快速掃描參數空間。代碼運行一個有時不會收斂的linalg函數，而是拋出一個np.linalg.LinAlgError。在這種情況下，我希望我的代碼返回np.nan，並繼續其快樂的方式。理想情況下，我也希望指定一個超時，以便代碼在設定的秒數後放棄並繼續到不同的參數組合。 # This is actually
我創建了一個matplotlib動畫，它通過文件中的一系列圖像運行。我可視化的文件通常非常大，並且每個圖像堆棧都有相當長的加載時間（約5秒）。我設法通過使用多處理功能錯開加載過程來讓動畫順利運行，但我無法將動畫另存爲視頻文件。 下面的代碼： from matplotlib import animation
import pylab as plt
import numpy as np
impo
我試圖實現類似df.apply的函數，但跨數據塊的並行化。我寫了下面的測試代碼，看看我是多麼可能獲得（與數據複製等）： from multiprocessing import Pool
from functools import partial
import pandas as pd
import numpy as np
import time
def df_apply(df, f):