Por qué el código siguiente funciona solo con “multiprocessing.dummy”, pero no con el simple “multiprocessing”. import urllib.request #from multiprocessing.dummy import Pool #this works from multiprocessing import Pool urls = [‘http://www.python.org’, ‘http://www.yahoo.com’,’http://www.scala.org’, ‘http://www.google.com’] if __name__ == ‘__main__’: with Pool(5) as p: results = p.map(urllib.request.urlopen, urls) Error Traceback (most recent call last): File “urlthreads.py”, line 31, in […]
He escrito el progtwig (abajo) para: leer un archivo de texto enorme como pandas dataframe luego, groupby utilizando un valor de columna específico para dividir los datos y almacenarlos como una lista de marcos de datos. luego multiprocess Pool.map() los datos a multiprocess Pool.map() para procesar cada dataframe en paralelo. Todo está bien, el progtwig […]
Tratando de contribuir con alguna optimización para la paralelización en el módulo de Pystruct y en las discusiones, tratando de explicar mi razonamiento sobre por qué quería crear una instancia de los grupos tan pronto como sea posible en la ejecución y mantenerlos el mayor tiempo posible, reutilizándolos, me di cuenta que funciona mejor para […]
Estoy tratando de portar algún código de Python 3.6 a Python 3.7 en Windows 10. Veo que el código de multiprocesamiento se bloquea cuando se llama a .get() en el objeto AsyncResult . El código en cuestión es mucho más complicado, pero lo he resumido en algo similar al siguiente progtwig. import multiprocessing def main(num_jobs): […]
Me han dicho que el registro no se puede utilizar en multiprocesamiento. Debe realizar el control de concurrencia en caso de que el multiprocesamiento complique el registro. Pero hice algunas pruebas, parece que no hay ningún problema al usar el registro en multiprocesamiento import time import logging from multiprocessing import Process, current_process, pool # setup […]
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 […]