Estou tendo muitos problemas para tentar entender como a fila de multiprocessamento funciona em python e como implementá-la. Digamos que eu tenha dois módulos python que acessam dados de um arquivo compartilhado, vamos chamar esses dois módulos de escritor e leitor. Meu plano é fazer com que o...
Para tornar meu código mais "pythônico" e mais rápido, eu uso "multiprocessamento" e uma função de mapa para enviar a) a função eb) o intervalo de iterações. A solução implantada (ou seja, chame tqdm diretamente no intervalo tqdm.tqdm (intervalo (0, 30)) não funciona com multiprocessamento...
Seria possível criar um pool python que não seja demoníaco? Quero que um pool possa chamar uma função que tenha outro pool dentro. Eu quero isso porque os processos deamon não podem criar processos. Especificamente, isso causará o erro: AssertionError: daemonic processes are not allowed to...
Eu tenho um script que executa com sucesso um conjunto de tarefas de pool de multiprocessamento com uma imap_unordered()chamada: p = multiprocessing.Pool() rs = p.imap_unordered(do_work, xrange(num_tasks)) p.close() # No more work p.join() # Wait for completion No entanto, meu num_tasksé cerca de...
Estou usando 'multiprocess.Pool.imap_unordered' conforme a seguir from multiprocessing import Pool pool = Pool() for mapped_result in pool.imap_unordered(mapping_func, args_iter): do some additional processing on mapped_result Eu preciso ligar pool.closeou pool.joinapós o loop for?...
A documentação do multiprocessingmódulo mostra como passar uma fila para um processo iniciado com multiprocessing.Process. Mas como posso compartilhar uma fila com processos de trabalho assíncronos iniciados apply_async? Eu não preciso de junção dinâmica ou qualquer outra coisa, apenas uma forma...
Tentei ler a documentação em http://docs.python.org/dev/library/multiprocessing.html, mas ainda estou lutando com o multiprocessamento Queue, Pool e Locking. E, por enquanto, consegui construir o exemplo abaixo. Em relação à Fila e ao Pool, não tenho certeza se entendi o conceito da maneira certa,...
Eu tenho um 60GB SciPy Array (Matrix) que devo compartilhar entre 5+ multiprocessing Processobjetos. Eu vi numpy-sharedmem e li essa discussão na lista SciPy. Parece haver duas abordagens - numpy-sharedmeme usando multiprocessing.RawArray()ae mapeando NumPy dtypes para ctypes. Agora,...
Freqüentemente, preciso aplicar uma função aos grupos de um muito grande DataFrame(de tipos de dados mistos) e gostaria de tirar proveito de vários núcleos. Posso criar um iterador a partir dos grupos e usar o módulo de multiprocessamento, mas não é eficiente porque cada grupo e os resultados...
Tentei reescrever alguns códigos de leitura csv para poder executá-los em vários núcleos no Python 3.2.2. Tentei usar o Poolobjeto de multiprocessamento, que adaptei de exemplos de trabalho (e já trabalhei para mim em outra parte do meu projeto). Encontrei uma mensagem de erro que achei difícil...
Suponha que eu tenha o seguinte código: from scipy import * import multiprocessing as mp num_cores = mp.cpu_count() from joblib import Parallel, delayed import matplotlib.pyplot as plt def func(x,y): return y/x def main(y, xmin,xmax, dx): x = arange(xmin,xmax,dx) output =
Então, digamos que você tenha um processo Python que colete dados em tempo real com cerca de 500 linhas por segundo (isso pode ser paralelizado ainda mais para reduzir para cerca de 50 ps) de um sistema de filas e anexá-lo a DataFrame: rq = MyRedisQueue(..) df = pd.DataFrame() while 1: recv =...