1、 new.init区别，如何实现单例模式，有什么优点new是一个静态方法，init是一个实例方法new返回一个创建的实例，init什么都不返回new返回一个cls的实例时后面的init才能被调用当创建一个新实例时调用new，初始化一个实例时调用init 2、深浅拷贝浅拷贝只是增加了一个指针指向一个存在的地址，而深拷贝是增加一个指针并且开辟了新的内存，这个增加的指针指向这个
运行demo.ipynb1. No module named ‘imgaug’解决方法：pip3 install imgaug 注意：一定要是pip3，不能使用pip，否则在jupyter中运行时还是会跳error。2. No module named ‘pycocotools’解决方法： 直接运行pip install pycocotools会报错。方法一：在https://github.com
在使用 Jupyter Notebook 进行数据分析或机器学习时，很多用户可能会遇到“jupyter python pool卡死”的问题。这种情况常常会导致长时间的计算无响应，让人感觉无从下手。特别是在处理大规模数据和复杂模型时，内存和资源的占用可能会显著增加，导致 Jupyter Notebook 无法继续运行。
## 背景
对于数据科学家和机器学习工程师而言，使用 Jupyter Note
前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray，看起来有望取代Spark，业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年，Ray应该会准备好用于生产环境。 目前ray已经发布了0.3
前言《编写高质量python代码的59个有效方法》这本书分类逐条地介绍了编写python代码的有效思路和方法，对理解python和提高编程效率有一定的帮助。本笔记简要整理其中的重要方法。本篇介绍关于并发及并行5. 并发及并行并发(Concurrency)：操作系统在各程序之间迅速切换，使其都有机会运行在一个CPU上。(并非真正意义上的，同一时间做很多不同的任务)并行(Parallelism)： 多
1. 项目介绍Mitogen 是一个强大的开源项目，它提供了一种全新的方式来加速Python应用程序的执行速度。通过利用多核处理器和远程进程通信，Mitogen 可以让你的代码在多个CPU核心之间分布式运行，显著提高程序性能。这个项目特别适合那些需要处理大量数据或执行复杂计算任务的应用。2. 项目技术分析Mitogen的核心在于它的轻量级子进程模型，这些子进程通过优化的通信协议与主进程进行交互。
一、问题描述现在有一段代码，需要扫描一个网段内的ip地址，是否可以ping通。执行起来效率太慢，需要使用协程。#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import time
import signal
import subprocess
import gevent
import gevent.pool
from geven
转载
2024-05-17 10:34:31
65阅读
前面讲了进程创建与进程通信的内容，接下来讲一下多进程编程最能发挥的地方。对于同时运行多个同质任务来讲，采用multiprocessing.Pool进程池去管理是最方便的。Pool的用法如下：from multiprocessing import Pool, process
import os
import pprint
def _test_func(a, b):
result = a
转载
2024-03-01 17:17:19
352阅读
文章目录Python多进程编程-multiprocessing库1.概述2.多进程实战-文件的复制3.进程池Python多进程编程-multiprocessing库1.概述进程（Process）是指计算机中已运行的程序，是系统进行资源分配和调度的基本单位，不同的进程之间互不干涉，每个进程都有自己的堆栈，它们之间的数据不共享。在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。进程是程序真正运行的实
转载
2024-03-11 15:20:02
41阅读
文章目录1 多任务2 多进程与多线程2.1 进程2.2 线程3 进程和线程的对比3.1 关系对比3.2 区别对比3.3 优缺点对比 1 多任务单任务：一个函数或者方法执行完成后，另外一个函数或者方法才能执行多任务：指在同一时间内执行多个任务（任务可以是函数或者方法），例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统，可以同时运行着多个软件。多任务的最大好处：充分利用CPU资源，提高程序的执行效率。
转载
2024-10-10 11:22:20
119阅读
源于： 执行类代码 --parallel_str_search.py – 函数do_search 进程池pool中的apply方法与apply_async方法比较： 1. apply方法是阻塞的 意思是等待当前子进程执行完毕后，再执行下一个进程。import time
from multiprocessing import Pool
def run(msg):
print(
转载
2024-01-08 13:02:02
69阅读
TensorFlow可以用单个GPU，加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种：同步模式和异步模式。下面将介绍这两种模式的工作方式及其优劣。如下图，深度学习模型的训练是一个迭代的过程。在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值，计算出在一小部分训练数据上的预测值，然后反向传播算法，再根据损失函数计算
转载
2024-08-16 14:32:27
282阅读
进程池Pool当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经
转载
2023-08-10 09:30:13
92阅读
from multiprocessing import Process, Pool
import time
def select():
time.sleep(1)
print(time.ctime())
return '这是每个进行执行完后返回的值，该值会会被 callback函数接收'
def foo(args):
print(args)
if __n
转载
2023-07-04 17:49:01
188阅读
需要注意的是，如果使用多线程，用法一定要加上if __name__=='__main__':(Python中的multiprocess提供了Process类，实现进程相关的功能。但是它基于fork机制，因此不被windows平台支持。想要在windows中运行，必须使用if __name__=='__main__':的方式)，但是我有另一种方法在使用线程池的时候可以不使用name_mian，最下面
转载
2023-09-03 16:31:31
214阅读
我使用多进程的一般方式，都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法。下面写一个简单的示例和解析。至于此种方法使用多进程的效率问题，还希望大佬予以指正。示例："""
探索pool.map多进程执行方式的实质
"""
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from datetime import dat
转载
2023-06-27 10:42:49
157阅读
什么是进程和线程？ 进程是指计算机中已运行的程序，是系统进行资源分配和调度的基本单位；线程是CPU调度和分派的基本单位，一般来说，进程是线程的容器，一个进程可以包含多个线程。最近因为一个计算时间比较长的程序，接触了Python的多进程计算，Python实现多进程多线程计算还是比较容易的，我用的是Python的multiprocessing模块。 Python的multiproc
转载
2023-07-27 23:11:46
159阅读
初始化Pool时，可以指定⼀个最大进程池，当有新进程提交时，如果池还没有满，那么就会创建新进程请求；但如果池中达到最大值，那么就会等待，待池中有进程结束，新进程来执行。非阻塞式：apply_async(func[, args[, &nb
转载
2023-06-25 19:03:59
168阅读
更多信息请参考官网地址：https://docs.python.org/3.6/library/json.html 19.2. json - JSON编码器和解码器Source code: Lib/json/__init__.py由RFC 7159（其中删除RFC 4627）和ECMA-404指定的JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级数据交换格式，灵
可以用Parallel来多线程执行循环操作
转载
2023-05-28 15:18:49
321阅读
