6.代码实例—multiprocess.Pool 6.1同步 importos,timefrommultiprocessingimportPooldefwork(n):print('%s run'%os.getpid())time.sleep(3)returnn**2if__name__=='__main__':p=Pool(3)#进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务res_l=[]foriinrange(10):res=p.apply(work,arg...
然后groupby 使用特定的列值拆分数据并存储为数据帧列表。 然后将数据通过管道传输到 multiprocess Pool.map() 以并行处理每个数据帧。 一切都很好,该程序在我的小型测试数据集上运行良好。但是,当我输入大数据(大约 14 GB)时,内存消耗呈指数增长,然后冻结计算机或被杀死(在 HPC 集群中)。 一旦数据/变量没有用,我...
Pool+map函数 说明:此写法缺点在于只能通过map向函数传递一个参数。 from multiprocessing import Pool def test(i): print i if __name__=="__main__": lists=[1,2,3] pool=Pool(processes=2) #定义最大的进程数 pool.map(test,lists) #p必须是一个可迭代变量。 pool.close() pool.join() 1. 2...
然后,我们需要创建一个进程池,以便并行处理任务。 pool=multiprocessing.Pool() 1. 步骤5:使用Pool.map方法调用任务函数 接下来,我们使用Pool.map方法来调用任务函数,并传入一个可迭代对象作为参数。这个可迭代对象将被并行处理。 items=[1,2,3,4,5]results=pool.map(task_func,items) 1. 2. 步骤6:处理结果...
在Python语言中,可以使用pool.map来并行运行多个函数。pool.map是multiprocessing模块中的一个函数,它提供了一种简单的方式来实现函数的并行执行。 pool.map函数接受两个参数:第一个参数是要执行的函数,第二个参数是一个可迭代对象,包含了要传递给函数的参数。pool.map会自动将可迭代对象中的每个元素作为参数传递给函...
[] if __name__ == '__main__': # 启动一个有 5 个金层的进程池 with Pool(4) as pool: # 通过 map 方法,会按照任务分配算法自动像 4 个进程分配任务 # 任务分配算法的原理是,将总任务分配成多个 batch results = [n + 1 for n, prime in enumerate(pool.map(is_prime, range(1, 200))...
withPool()aspool: # 假设有一个包含需要处理数据的列表 data_list = [1,2,3,4,5] # 并行执行任务 pool.map(process_data, data_list) 然后在你的主程序中调用这个新的文件: frommultiprocessingimportPool fromparallelimportprocess_data if__name__ =="__main__": ...
理解是,当pool的这次map的任务还没调用完,再调用pool.map,会先执行完上次的任务,再执行新的map调用。 from multiprocessing import Pool # 需要重复执行的函数 def func(*args, **kargs): pass pool = Pool(4) # 作为每次执行的输入的参数迭代器 parameters = [...] # iterable[, chunksize] pool.map(...
Multiprocessing.Pool的实现 通过查看源码,大致上multiprocess.Pool的实现如下图所示: 当我们执行以下语句时,主进程会创建三个子线程:_handle_workers、_handle_results、_handle_tasks;同时会创建Pool(n)个数的worker子进程。主进程与各个worker子进程间的通信使用内部定义的Queue,其实就是Pipe管道通信,如上图的_taskqu...
解决windows下python3使⽤multiprocessing.Pool出现的 问题 例如：from multiprocessing import Pool def f(x):return x*x pool = Pool(processes=4)r=pool.map(f, range(100))pool.close()pool.join()在spyder⾥运⾏直接没反应；在shell窗⼝⾥，直接报错，如下：Process SpawnPoolWorker-15:Traceback (...