multiprocessing

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大家好，感謝您的幫助。我有這個功能來保存我的攝像頭拍攝的視頻的視頻。 import cv2 import multiprocessing import threading def rec(): # Define the codec and create VideoWriter object fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

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什麼是嵌套for循環最大的CPU使用最簡單的方法是什麼？

我有代碼，使元素的獨特組合。有6種類型，每種大約有100種。所以有100^6個組合。必須計算每個組合，檢查相關性，然後丟棄或保存。代碼的相關位看起來是這樣的： def modconffactory(): for transmitter in totaltransmitterdict.values(): for reciever in totalrecieverdict.values(

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用python kafka消費者進行多處理

我試圖在有1個主題（demo-topic）和1分區的python中創建應用程序。在這個主題中，隨機推送消息我有1個消費者（consumer1）（演示組）使用此消息進行一些背景計算（需要一些時間）。在亞馬遜上有這個應用程序，我希望能夠以新創建的機器將來自同一組（讀取組）的另一個消費者（消費者2）的方式對其進行縮放（當計算需要很長時間時）同一主題（演示話題），但在他們開始分攤負載的方式（消費1需

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服務器進程使得管道插座不立即關閉

我有以下的代碼，服務器接受的網絡連接，它傳遞給孩子Manager().Queue()處理： q = Manager().Queue() class Server: def run(self, host, port): s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.bind((host, por

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爲什麼list.extend在這種情況下追加？

我使用multiprocessing.Pool回調組件，像這樣： def foo(x): err = [] return err errors = [] res = pool.map_async(foo, mylist, callback=errors.extend) print errors 我也得到： [[]] 如果我追加測試誤差FOO（）內犯錯，我得到這

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Python的多線程/日誌記錄模塊的問題

我有一個併發運行的程序，我想爲每個子進程創建一個日誌。我將首先描述我的設置，然後描述我面臨的問題。這裏是我的主要模塊： mp_handler.py： import logging import multiprocessing as mp def mp_handler(target, args_list): # configure logs for args in arg

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Python多處理 - 按需使用工作人員

我想分析一個包含多個頁面的網站。我不知道頁數。這是原來的代碼： next_button=soup.find_all('a',{'class':"btn-page_nav right"}) while next_button: link=next_button[0]['href'] resp=requests.get('webpage+link)

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開始在同一時間進程python3

我試圖模擬Python 3多處理中的生產者 - 消費者設計。主要的問題是生產者開始，但消費者直到生產者結束纔開始（在這種情況下，消費者不會開始，因爲生產者永遠不會結束）。下面是代碼： #!/usr/bin/python3 from scapy.all import * from queue import Queue from multiprocessing import Process

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多的內部Manger.Namespace隊列（）

我目前創建這是應該在一個多線程的方式執行一些方法中，使用multiprocessing模塊的類。我使用n工作人員的Pool執行實際計算。現在，我想每個當前n活躍職工的分配0和n之間的索引其他一些計算。爲此，我希望使用共享的Queue以某種方式分配索引，即每次都沒有兩個工作人員具有相同的ID。要在不同線程之間共享類Queue，我想將它存儲在Manager.Namespace()中。但是這樣做，我在Q

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如何在Python中使類成員進程安全

我正在做一些類的任務，它通過迭代器產生多個進程來確保每個入口被處理一次。代碼是這樣的： import multiprocessing as mp Class MyClass(): def __init__(): self.index=[blabla] self.iterator=0 self.workers=[mp.Process(target=s