我正在使用boost.pool,但我不知道何时使用boost::pool<>::malloc和boost::pool<>::ordered_malloc？
所以,
什么是boost::pool<>::malloc和boost::pool<>::ordered_malloc？的区别？
我应该什么时候使用boost::pool<>::ordered_malloc？
当页面附加到页面列表时,我正在尝试传递工作,但我的代码输出返回NotImplementedError.这是我正在尝试做的代码:
码:
from multiprocessing import Pool, current_process
import time
import random
import copy_reg
import types
import threading
class PageControler(object):
def __init__(self):
self.nProcess = 3
self.pages = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
self.manageWork()
def manageWork(self):
self.pool = Pool(processes=self.nProcess)
time.sleep(2)
work_queue = threading.Thread(target=self.modifyQueue)
work_queue.start()
#pool.close()
#pool.join()
def deliverWork(self):
if self.pages != []:
pag = self.pages.pop()
self.pool.apply_async(self.myFun)
def modifyQueue(self):
t = time.time()
while (time.time()-t) < 10:
time.sleep(1)
self.pages.append(99)
print self.pages
self.deliverWork()
def myFun(self):
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
def _pickle_method(m):
if m.im_self is None:
return getattr, (m.im_class, …我有成千上万的文本文件,我想以各种方式解析.我想将输出保存到单个文件而不会出现同步问题.我一直在使用多处理池来节省时间,但我无法弄清楚如何组合池和队列.
以下代码将保存infile名称以及文件中连续"x"的最大数量.但是,我希望所有进程将结果保存到同一个文件,而不是像我的示例中那样保存到不同的文件.任何有关这方面的帮助将不胜感激.
import multiprocessing
with open('infilenamess.txt') as f:
filenames = f.read().splitlines()
def mp_worker(filename):
with open(filename, 'r') as f:
text=f.read()
m=re.findall("x+", text)
count=len(max(m, key=len))
outfile=open(filename+'_results.txt', 'a')
outfile.write(str(filename)+'|'+str(count)+'\n')
outfile.close()
def mp_handler():
p = multiprocessing.Pool(32)
p.map(mp_worker, filenames)
if __name__ == '__main__':
mp_handler()
Python文档的示例格式为
with Pool() as p:
p.map(do)
但我看到很多人使用下面的格式。
p = Pool()
p.map(do)
p.close()
p.join()
哪个更受欢迎？
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我想运行这样的东西:
from multiprocessing import Pool
import time
import random
class Controler(object):
def __init__(self):
nProcess = 10
pages = 10
self.__result = []
self.manageWork(nProcess,pages)
def BarcodeSearcher(x):
return x*x
def resultCollector(self,result):
self.__result.append(result)
def manageWork(self,nProcess,pages):
pool = Pool(processes=nProcess)
for pag in range(pages):
pool.apply_async(self.BarcodeSearcher, args = (pag, ), callback = self.resultCollector)
print self.__result
if __name__ == '__main__':
Controler()
但代码导致错误:
Exception in thread Thread-1:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python26\lib\threading.py", line 522, in __bootstrap_inner
self.run()
File "C:\Python26\lib\threading.py", line 477, in run
self.__target(*self.__args, **self.__kwargs)
File …我正在尝试使用Python的pathos将计算指定到单独的进程中,以便使用多核处理器加速它.我的代码组织如下:
class:
def foo(self,name):
...
setattr(self,name,something)
...
def boo(self):
for name in list:
self.foo(name)
由于我在multiprocessing.Pool中遇到酸洗问题,我决定尝试使用pathos.我尝试过,如前几个主题中所述:
import pathos.multiprocessing
但它导致错误:没有模块多处理 - 我在最新的病毒版本中找不到.
然后我尝试修改boo方法:
def boo(self):
import pathos
pathos.pp_map.pp_map(self.foo,list)
现在没有抛出错误,但是foo不起作用 - 我的类的实例没有新的属性.请帮助我,因为在花了一天之后,我不知道接下来要去哪里.