我想爲類方法使用多處理。我從answer中發現，Pool在multiprocessing中不能直接使用類方法，但是通過在類之外定義一個函數並向該函數添加一個附加參數（類似的建議也在此blog上） 。因此，我試圖通過以下簡單的程序來實現這一點，其中MyClass我想平行fun。但是，我沒有得到任何結果（沒有錯誤）。看來我錯過了一些東西，但我覺得我快到了！任何修復都非常感謝。 import multi
代碼的清理版本包括the solution to the problem（感謝@JohanL！），可以發現as a Gist on GitHub。 剪斷下面的代碼（CPython的3 [4,5,6]）說明我的意圖（以及我的問題）： from functools import partial
import multiprocessing
from pprint import pprint as
今天我跑了一些代碼，我想在我的多核cpu上運行它，所以即使我寫了map，我也將其更改爲pool.map。令人驚訝的是，即使它使用瞭如此之多的處理能力或內存（據我所知），我的代碼運行速度較慢。 所以我寫了這個測試，它使用了pathos和multiprocessing。 from pathos.pools import ProcessPool
from pathos.pools import Thr
我需要找到一種方法，使用7 CPU的出的8個可用的CPU的運行下面的代碼多個處理器： import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import math
from itertools import chain, combinations
import operator
import time as t
from mul
我還在學習Python。對我來說，這個代碼是不是顯示究竟如何「池映射」完全明顯適用於https://docs.python.org： from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
numb_list = [1, 22, 333]
with Poo