我正在对40GB的数据进行计算。每个文件都是一个包含json行的压缩gzip文件。每个文件最多有500,000行，大约500MB。我有一个亚马逊实例运行128个CPU和1952 GB的内存。我想要做的是尽可能快地处理每个文件。 我使用多池是这样的： def initializeLock(l):
global lock
lock = l
if __name__ == '__
我有一个multiprocessing脚本与pool.map工作。问题是并非所有进程都需要很长时间才能完成，因此有些进程会因为等待所有进程完成而睡着（与this question中的问题相同）。一些文件在不到一秒钟内完成，其他文件需要几分钟（或几小时）。 如果我正确理解了手册(and this post)，则pool.imap并未等待所有进程完成，如果完成，它将提供一个新文件进行处理。当我尝试这些
我最近开始学习python中的多处理。对此我有一些问题。下面的代码显示我的例子： import multiprocessing
from time import *
def func(n):
for i in range(100):
print(i, "/ 100")
for j in range(100000):
a=j*i
b
我尝试使用python中的多处理读取文件。这里是一个小例子： import multiprocessing
from time import *
class class1():
def function(self, datasheetname):
#here i start reading my datasheet
if __name__ == '__main__'
今天我再有一个问题关于多处理...... 我有一个小例子代码： import multiprocessing
def function(a):
v = a**2
w = a**3
x = a**4
y = a**5
z = a**6
b = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
if __name__ == "__main__
我有一个大计划的一个小问题，所以我做了一个小例子，这说明我的问题： import multiprocessing
class class1():
def classfunction1(self, a):
self.x = a
class class2():
def classfunction2(self, a):
self.y = a
def
今天我写了这篇文章Multiprocessing Error with Results。 现在我修改这个脚本： import multiprocessing
class class1():
def classfunction1(self, a):
self.x = a
print("class 1")
class class2():
def c