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”, […]
Estoy tratando de raspar simultáneamente con los módulos de selenium y multiprocesamiento. A continuación es más o menos mi enfoque: crear cola con el número de instancias de webdriver igual al número de trabajadores crear grupo de trabajadores cada trabajador extrae la instancia de webdriver de la cola Cuando la función termina, la instancia de […]
Estoy usando el siguiente código para dividir un archivo CSV en varios fragmentos (provenientes de aquí ) def worker(chunk): print len(chunk) def keyfunc(row): return row[0] def main(): pool = mp.Pool() largefile = ‘Counseling.csv’ num_chunks = 10 start_time = time.time() results = [] with open(largefile) as f: reader = csv.reader(f) reader.next() chunks = itertools.groupby(reader, keyfunc) while […]
Soy un principiante en multiprocesamiento, ¿alguien puede decirme por qué esto no produce ningún resultado? import multiprocessing def worker(num): “””thread worker function””” print(‘Worker:’, num) if __name__ == ‘__main__’: jobs = [] for i in range(4): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) jobs.append(p) p.start()
import pathos.multiprocessing as mp class Model_Output_File(): “”” Class to read Model Output files “”” def __init__(self, ftype = ”): “”” Constructor “”” # Create a sqlite database in the analysis directory self.db_name = ‘sqlite:///’ + constants.anly_dir + os.sep + ftype + ‘_’ + ‘.db’ self.engine = create_engine(self.db_name) self.ftype = ftype def parse_DGN(self, fl): df = […]
Me gustaría crear un subproceso o un proceso que se ejecute para siempre en un bucle While True. Necesito enviar y recibir datos al trabajador en forma de colas, ya sea un multiprocessing.Queue () o collections.deque (). Prefiero usar collections.deque () ya que es significativamente más rápido. También necesito poder matar al trabajador con el […]