当我们处理大规模数据如ImageNet的时候,单进程显得很吃力耗时,且不能充分利用多核CPU计算机的资源。因此需要使用多进程对数据进行并行处理,然后将结果合并即可。以下给出的是多进程处理的demo代码,如需要应用到实际应用中,则需要自己实现target_function函数,并且传args即可。 ...
问题描述 有多个数据文件,采用相同的处理函数进行处理。如果采用串行的思想对文件进行处理,那就需要分别处理每一个文件,所需要的时间非常长。 所以,需要采用多进程的方法,对多个数据文件采用并行的方式进行处理,处理时间缩短明显。 实现方法 主函数: import multiprocessing pool multiprocessing.Pool processes print 开始多进程处理过程 fo ...
2020-04-08 20:54 0 2118 推荐指数:
当我们处理大规模数据如ImageNet的时候,单进程显得很吃力耗时,且不能充分利用多核CPU计算机的资源。因此需要使用多进程对数据进行并行处理,然后将结果合并即可。以下给出的是多进程处理的demo代码,如需要应用到实际应用中,则需要自己实现target_function函数,并且传args即可。 ...
转自:https://blog.csdn.net/bryan__/article/details/78786648 数据分片:可以将数据分片处理的任务适合用多进程代码处理,核心思路是将data分片,对每一片数据处理返回结果(可能是无序的),然后合并。应用场景:多进程爬虫,类 ...
主要内容 比较是否开启多进程对图片处理速度的差异 任务目标: 研究生的第一个任务是做皮肤检测,这是一个老问题了,我还记得小时候买的数码相机就有这个功能。因为这里主要是比较处理的速度,所以只使用简单的基于RGB颜色空间。 处理上采用对每个像素点遍历的方法 多进程的核心就是下面的代码 ...
前言 最近项目用到了Python作为网站的前端,使用的框架是基于线程池的Cherrypy,但是前端依然有一些比较‘重’的模块。由于python的多线程无法很好的利用多核的性质,所以觉得把这些比较‘重’的功能用多进程进行管理。 Python 多进程编程 Python的多进程编程主要依赖 ...
Python 多进程异常处理 前言 最近项目用到了Python作为网站的前端,使用的框架是基于线程池的Cherrypy,但是前端依然有一些比较‘重’的模块。由于python的多线程无法很好的利用多核的性质,所以觉得把这些比较‘重’的功能用多进程进行管理。 Python 多进程编程 ...
GIL全局解释器锁 GIL即python全局解释器锁,这是一个存在于解释器进程中的锁,该锁的存在造成了即使是多核cpu,在同一个python进程中,只会有一个线程被调度。如果想同时使用多核的优势,就需要使用多个进程来全面利用cpu。 IO密集型和计算密集型 IO密集型 IO密集型 ...
运行程序: 可以看出,进程1跑的是0——21,进程2跑的是22——43, 这里拆 ...
import time from multiprocessing import Process, JoinableQueue, cpu_count import csv ####处理一条数据的方法 def deal_line(line, writer, csv_file ...