Para hacer que mi código sea más "pitónico" y más rápido, utilizo "multiprocesamiento" y una función de mapa para enviarlo a) la función yb) el rango de iteraciones. La solución implantada (es decir, llamar a tqdm directamente en el rango tqdm.tqdm (rango (0, 30)) no funciona con...
¿Sería posible crear un grupo de Python que no sea demoníaco? Quiero que un grupo pueda llamar a una función que tenga otro grupo dentro. Quiero esto porque los procesos deamon no pueden crear procesos. Específicamente, causará el error: AssertionError: daemonic processes are not allowed to...
Estoy usando 'multiprocess.Pool.imap_unordered' de la siguiente manera from multiprocessing import Pool pool = Pool() for mapped_result in pool.imap_unordered(mapping_func, args_iter): do some additional processing on mapped_result ¿Necesito llamar pool.closeo pool.joindespués del bucle...
Tengo un script que está realizando con éxito un conjunto de tareas de grupo de multiprocesamiento con una imap_unordered()llamada: p = multiprocessing.Pool() rs = p.imap_unordered(do_work, xrange(num_tasks)) p.close() # No more work p.join() # Wait for completion Sin embargo, mi num_taskses...
Tengo muchos problemas para tratar de entender cómo funciona la cola de multiprocesamiento en Python y cómo implementarla. Digamos que tengo dos módulos de Python que acceden a datos desde un archivo compartido, llamemos a estos dos módulos un escritor y un lector. Mi plan es que tanto el lector...
La documentación del multiprocessingmódulo muestra cómo pasar una cola a un proceso con el que se inició multiprocessing.Process. Pero, ¿cómo puedo compartir una cola con los procesos de trabajo asincrónicos con los que se inició apply_async? No necesito una unión dinámica ni nada más, solo una...
Intenté leer la documentación en http://docs.python.org/dev/library/multiprocessing.html pero todavía estoy luchando con el multiprocesamiento de cola, agrupación y bloqueo. Y por ahora pude construir el siguiente ejemplo. Con respecto a la cola y la agrupación, no estoy seguro de haber...
A menudo necesito aplicar una función a los grupos de un muy grande DataFrame(de tipos de datos mixtos) y me gustaría aprovechar varios núcleos. Puedo crear un iterador a partir de los grupos y usar el módulo de multiprocesamiento, pero no es eficiente porque cada grupo y los resultados de la...
Tengo una matriz SciPy de 60 GB (matriz) que debo compartir entre más de 5 multiprocessing Processobjetos. He visto numpy-sharedmem y leí esta discusión en la lista SciPy. Parece haber dos enfoques: numpy-sharedmemusar multiprocessing.RawArray()ay mapear NumPy dtypesa ctypes. Ahora,...
Intenté reescribir un código de lectura csv para poder ejecutarlo en varios núcleos en Python 3.2.2. Traté de usar el Poolobjeto de multiprocesamiento, que adapté de ejemplos de trabajo (y ya me funcionó para otra parte de mi proyecto). Me encontré con un mensaje de error que encontré difícil de...
¿Qué factores determinan un chunksizeargumento óptimo para métodos como multiprocessing.Pool.map()? El .map()método parece utilizar una heurística arbitraria para su tamaño de trozo predeterminado (explicado a continuación); ¿Qué motiva esa elección y hay un enfoque más reflexivo basado en...
Tengo un solo archivo de texto grande en el que quiero procesar cada línea (hacer algunas operaciones) y almacenarlas en una base de datos. Dado que un solo programa simple está tardando demasiado, quiero que se realice a través de múltiples procesos o subprocesos. Cada hilo / proceso debe leer...
¿Cómo se utiliza el multiprocesamiento para abordar problemas embarazosamente paralelos ? Los problemas vergonzosamente paralelos suelen constar de tres partes básicas: Leer datos de entrada (de un archivo, base de datos, conexión tcp, etc.). Ejecute cálculos sobre los datos de entrada, donde...
import subprocess def my_function(x): return x + 100 output = subprocess.Popen(my_function, 1) #I would like to pass the function object and its arguments print output #desired output: 101 Solo he encontrado documentación sobre la apertura de subprocesos utilizando scripts separados....
Tengo una tarea de apio intensiva en la CPU. Me gustaría usar toda la potencia de procesamiento (núcleos) en muchas instancias EC2 para hacer este trabajo más rápido (una tarea distribuida en paralelo de apio con multiprocesamiento, creo ) . Los términos, subprocesamiento , multiprocesamiento ,...
Supongamos que tengo el siguiente 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 =
Entonces, digamos que tiene un proceso de Python que está recopilando datos en tiempo real con alrededor de 500 filas por segundo (esto se puede paralelizar aún más para reducir a alrededor de 50 ps) de un sistema de colas y agregarlo a DataFrame: rq = MyRedisQueue(..) df = pd.DataFrame() while...