multiprocessing

1热度

2回答

大家好，感谢您的帮助。我有这个功能来保存我的摄像头拍摄的视频的视频。 import cv2 import multiprocessing import threading def rec(): # Define the codec and create VideoWriter object fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

1热度

2回答

什么是嵌套for循环最大的CPU使用最简单的方法是什么？

我有代码，使元素的独特组合。有6种类型，每种大约有100种。所以有100^6个组合。必须计算每个组合，检查相关性，然后丢弃或保存。代码的相关位看起来是这样的： def modconffactory(): for transmitter in totaltransmitterdict.values(): for reciever in totalrecieverdict.values(

0热度

2回答

用python kafka消费者进行多处理

我试图在有1个主题（demo-topic）和1分区的python中创建应用程序。在这个主题中，随机推送消息我有1个消费者（consumer1）（演示组）使用此消息进行一些背景计算（需要一些时间）。在亚马逊上有这个应用程序，我希望能够以新创建的机器将来自同一组（读取组）的另一个消费者（消费者2）的方式对其进行缩放（当计算需要很长时间时）同一主题（演示话题），但在他们开始分摊负载的方式（消费1需

2热度

1回答

服务器进程使得管道插座不立即关闭

我有以下的代码，服务器接受的网络连接，它传递给孩子Manager().Queue()处理： q = Manager().Queue() class Server: def run(self, host, port): s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.bind((host, por

0热度

1回答

为什么list.extend在这种情况下追加？

我使用multiprocessing.Pool回调组件，像这样： def foo(x): err = [] return err errors = [] res = pool.map_async(foo, mylist, callback=errors.extend) print errors 我也得到： [[]] 如果我追加测试误差FOO（）内犯错，我得到这

1热度

1回答

Python的多线程/日志记录模块的问题

我有一个并发运行的程序，我想为每个子进程创建一个日志。我将首先描述我的设置，然后描述我面临的问题。这里是我的主要模块： mp_handler.py： import logging import multiprocessing as mp def mp_handler(target, args_list): # configure logs for args in arg

-1热度

2回答

Python多处理 - 按需使用工作人员

我想分析一个包含多个页面的网站。我不知道页数。这是原来的代码： next_button=soup.find_all('a',{'class':"btn-page_nav right"}) while next_button: link=next_button[0]['href'] resp=requests.get('webpage+link)

1热度

1回答

开始在同一时间进程python3

我试图模拟Python 3多处理中的生产者 - 消费者设计。主要的问题是生产者开始，但消费者直到生产者结束才开始（在这种情况下，消费者不会开始，因为生产者永远不会结束）。下面是代码： #!/usr/bin/python3 from scapy.all import * from queue import Queue from multiprocessing import Process

1热度

1回答

多的内部Manger.Namespace队列（）

我目前创建这是应该在一个多线程的方式执行一些方法中，使用multiprocessing模块的类。我使用n工作人员的Pool执行实际计算。现在，我想每个当前n活跃职工的分配0和n之间的索引其他一些计算。为此，我希望使用共享的Queue以某种方式分配索引，即每次都没有两个工作人员具有相同的ID。要在不同线程之间共享类Queue，我想将它存储在Manager.Namespace()中。但是这样做，我在Q

0热度

1回答

如何在Python中使类成员进程安全

我正在做一些类的任务，它通过迭代器产生多个进程来确保每个入口被处理一次。代码是这样的： import multiprocessing as mp Class MyClass(): def __init__(): self.index=[blabla] self.iterator=0 self.workers=[mp.Process(target=s