add_data_process = multiprocessing.Process(target=add_data) # 创建读取数据的子进程 read_data_process = multiprocessing.Process(target=read_data) # 启动子进程执行对应的任务 add_data_process.start() # 主进程等待添加数据的子进程执行完成以后程序再继续往下执行,读取数据 add_data_process.join() read_...
def process_data(data): if isinstance(data, int): print("处理整数:", data * 2) elif isinstance(data, str): print("处理字符串:", data.upper()) else: print("未知类型的数据:", data) # 测试代码 process_data(10) # 输出: 处理整数: 20 process_data("hello") # 输出: 处理字符串: H...
processed_line = process_data(line) print(processed_line) if __name__ == "__main__": main() 代码解释 read_large_file(file_path)是一个生成器函数,逐行读取文件,使用yield关键字逐行返回数据。 process_data(line)对每行数据进行简单处理,将其转换为大写。 main()函数调用生成器函数,逐行读取和处理...
@profile defprocess_data():data=[iforiinrange(100000)]# 处理大规模数据returnsum(data)process_data() 运行后,它会显示每行代码的内存占用情况,帮助你找出哪些部分消耗了大量 RAM。 4.2 用识别潜在的内存泄漏 如果你的程序在运行过程中内存占用不断上升,可能存在内存泄漏(即对象未被回收)。可以用进行调试: ...
在这个例子中 ,ExtendedService通过super().log_call动态地调用了父类的process_data方法,并自动记录了调用日志,展示了super()在构建灵活且可维护的代码结构中的强大能力。 4、实战应用:混入类 4.1UI设计模式实例 在UI设计中,我们经常需要结合不同功能的组件来创建复杂的界面。假设我们要构建一个具备日志记录功能的用...
')data_r=p.recv()print(f'子进程:{name}接收到数据:{data_r}!')time.sleep(1)if__name__=='__main__':print(f'主进程({os.getpid()})开始...')conn_1,conn_2=Pipe()p1=Process(target=sub_process,args=("进程-1",conn_1,))p2=Process(target=sub_process,args=("进程-2",conn_2,...
python ReadProcessMemory 参数 python readdata 标签(空格分隔): Python 读入读出通常可以划分为几个大类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加载数据库中的数据,利用Web API操作网络资源。 读写文本格式的数据 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数,如下表所示:...
data: 请求体中的数据. **kwargs: 该请求需要的其他参数,包括: headers: 以字典格式存储的请求头内容. json: 以字典形式存储的请求体中数据,等同于data参数 cookies: 以字典形式存储的cookies. allow_redirects: 是否允许重定向,为一个布尔值 timeout: 设置超时时间,单位为秒 ...
except:return"Unknown"def suicide(signum, e):globalchild_process print>> sys.stderr,"[Error] DataX receive unexpected signal %d, starts to suicide."%(signum)ifchild_process: child_process.send_signal(signal.SIGQUIT) time.sleep(1) child_process.kill() ...
你可以在此处的"Pool and Process"部分中使用上面的方法，并且要获得更快的速度，可以使用share_memory_()方法在所有进程之间共享一个Tensor（例如）而不被需要复制。# 使用多个过程训练一个模型:import torch.multiprocessing as mpdef train(model): for data, labels in data_loader: optimizer.zero_grad() loss...