util.py def exec_multiprocessing(self, method, args): with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor: results = pool.map(method, args) return results clone.py def clone_vm(self, name, first_run, host, ip): # clone stuff invocar.py exec_args = [(name, first_run, host, ip) for host, ip in zip(hosts, ips)] results = self.util.exec_multiprocessing(self.clone.clone_vm, exec_args) El código anterior da el error de decapado. Encontré que es porque estamos […]
Como todos sabemos, debemos proteger main() cuando if __name__ == ‘__main__’ código con multiprocessing en Python usando if __name__ == ‘__main__’ . Entiendo que esto es necesario en algunos casos para dar acceso a las funciones definidas en general, pero no entiendo por qué esto es necesario en este caso: file2.py import numpy as np […]
Este es mi código: from multiprocessing import Pool, Lock from datetime import datetime as dt console_out = “/STDOUT/Console.out” chunksize = 50 lock = Lock() def writer(message): lock.acquire() with open(console_out, ‘a’) as out: out.write(message) out.flush() lock.release() def conf_wrapper(state): import ProcessingModule as procs import sqlalchemy as sal stcd, nrows = state engine = sal.create_engine(‘postgresql://foo:bar@localhost:5432/schema’) writer(“State {s} started […]
Estoy tratando de paralelizar un código usando métodos de clase a través de multiprocesamiento. La estructura básica es la siguiente: # from multiprocessing import Pool from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool class myclass(object): def __init__(self): #some code def mymethod(self): #more code return another_instance_of_myclass def myfunc(myinstance,args): #some code test=myinstance.mymethod() #more code return myresult #not an instance,just […]
Soy consciente de multiprocesamiento.Manager () y cómo se puede utilizar para crear objetos compartidos. En particular, colas que pueden ser compartidas entre los trabajadores. Hay esta pregunta , esta pregunta , y esta pregunta . Sin embargo, estos enlaces no mencionan por qué podemos usar la herencia para compartir entre procesos. Según tengo entendido, en […]
Estoy utilizando la biblioteca python de multiprocessing para generar 4 objetos Process() para paralelizar una tarea intensiva de la CPU. La tarea (inspiración y código de este gran artículo ) es calcular los factores primos para cada entero en una lista. main.py: import random import multiprocessing import sys num_inputs = 4000 num_procs = 4 proc_inputs […]
Encontré este artículo que explica cómo eliminar el código de multiprocesamiento en ejecución usando ctr + c. El siguiente código funciona completamente (puede terminarse usando ctrl + c): #!/usr/bin/env python # Copyright (c) 2011 John Reese # Licensed under the MIT License import multiprocessing import os import signal import time def init_worker(): signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN) def […]
from multiprocessing import Pool def op1(data): return [data[elem] + 1 for elem in range(len(data))] data = [[elem for elem in range(20)] for elem in range(500000)] import time start_time = time.time() re = [] for data_ in data: re.append(op1(data_)) print(‘— %s seconds —‘ % (time.time() – start_time)) start_time = time.time() pool = Pool(processes=4) data = pool.map(op1, […]
Estoy desarrollando una herramienta que analiza grandes archivos. Para hacerlo más rápido, introduje el multiprocesamiento en él y todo parece funcionar bien. Para hacerlo, estoy usando multiprocesamiento. La creación de N subprocesos y ellos manejan diferentes partes del trabajo que creé anteriormente. pool = Pool(processes=params.nthreads) for chunk in chunk_list: pool.apply_async(__parallel_quant, [filelist, chunk, outfilename]) pool.close() pool.join() […]
Los documentos (python 3.4) explican que con spawn , “el proceso hijo solo heredará los recursos necesarios para ejecutar el método run() del objeto de proceso”. ¿Pero qué objetos son “necesarios”? La forma en que lo leí me sugirió que todos los objetos a los que se puede acceder desde dentro de run() son “necesarios”, […]