2024-05-16 02:23:13 发布
网友
使用python调度程序库运行多核cpu并行任务的方法是什么?在
在这个并行任务示例中,有没有添加超时和一些顺序相关元素以及异常处理的示例?在
由于您根本没有发布任何代码,因此很难确定您要问什么以及您到底想要实现什么。在
也就是说,我想如果您想在python中实现True并行性,那么您想要使用的库应该是multiprocessing。使用multiprocessing可以从主进程启动独立的python进程,并让它们同时在不同的物理核心上运行。在
multiprocessing
如果任务相互依赖,则需要使用进程间通信技术,如Queues,Pipes或{}库本身提供的共享IPC对象,如multiprocessing,array,value,multiprocessingManager。在
Queues
Pipes
array
value
Manager
对于独立任务,您不必太担心同步进程状态,但是如果您需要组合独立任务的结果,可以使用multiprocessingpool和{}。在
pool
但是,如果您只想并发执行任务,因此不想浪费任何CPU时间,那么可以查看threading库,尽管threading有其自身的复杂性,GIL是最大的一个。在
threading
GIL
async是另一个范例,它对并发的处理方式完全不同,但是async有自己的生态系统,所有的东西都需要成为这个生态系统的一部分,才能真正达到预期的最终结果,否则整个事情就完蛋了。在
async
由于您根本没有发布任何代码,因此很难确定您要问什么以及您到底想要实现什么。在
也就是说,我想如果您想在python中实现True并行性,那么您想要使用的库应该是
multiprocessing
。使用multiprocessing
可以从主进程启动独立的python进程,并让它们同时在不同的物理核心上运行。在如果任务相互依赖,则需要使用进程间通信技术,如}库本身提供的共享IPC对象,如
Queues
,Pipes
或{multiprocessing
,array
,value
,multiprocessing
Manager
。在对于独立任务,您不必太担心同步进程状态,但是如果您需要组合独立任务的结果,可以使用}。在
multiprocessing
pool
和{但是,如果您只想并发执行任务,因此不想浪费任何CPU时间,那么可以查看
threading
库,尽管threading
有其自身的复杂性,GIL
是最大的一个。在async
是另一个范例,它对并发的处理方式完全不同,但是async
有自己的生态系统,所有的东西都需要成为这个生态系统的一部分,才能真正达到预期的最终结果,否则整个事情就完蛋了。在相关问题 更多 >
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