翻訳 - Pythonのmultiprocessingモジュールを使ってMapReduceをインプリする — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー PyMOTWをメンテしてるDoug HallmannさんがPython 2.6(および3.0)から導入された，分散コンピューティングを強力にサポートするmultiprocessingモジュールを使ってMapReduceを実装しているのを発見した。MapReduceはGoolgeが使っている並列処理システム。multiprocessingモジュールのサンプルとしても，Pythonを使ったMapReduceの実装としても面白いし，勉強になると思うのでエントリを翻訳してみた。Pythonを覚えることの利点はいくつかあるけど，こういう上質なリソースにリーチする権利を得られる，のも大きな利点の一
プロセス間通信 - Python Module of the Week
ページコンテンツ プロセス間通信 プロセスへメッセージを渡す プロセス間でシグナルを送る リソースへのアクセスを制御する 同期オペレーション リソースへの並列アクセスを制御する 共有状態を管理する 共有ネームスペース プロセスプール ナビゲーション コンテンツテーブル 前: multiprocessing の基本 次: multiprocessing で MapReduce を実装する This Page Show Source サンプルプログラム PyMOTW の全てのサンプルプログラムの出力は、 注記されていない限りは Python 2.7.2 で生成されています。 標準ライブラリの初期のバージョンでは利用できない機能も紹介している 可能性があります。 プロセス間通信¶ スレッドのように、マルチプロセスの一般的な用途は並列で実行する複数のワーカーにジョブを分割することです。複数プロセス
Distributed computing in Python with multiprocessing - Eli Bendersky's website
In the previous post, I discussed how the multiprocessing package can be used to run CPU-bound computation tasks in parallel on a multi-core machine. But the utility of multiprocessing doesn't end here. It can also be used to run computations distributed over several machines. This enters the exciting domain of distributed computing. There are many tools available for addressing various aspects of
greenletのススメ - Doge log
最近、non-bloking I/O+強調スレッド+prefork(multiprocessing)なサーバフレームワーク的なものを 作ろうかと試行錯誤してる。 (aioはその次） でこいつを実現する上で重要なgreenletの解説があんましないので書いてみる。 greenletとは stackless pythonのようにマイクロスレッド（この言い方好きじゃないけど）が使えるようになるライブラリ。 （実際にはstackコピーと復元を行って継続をサポートする。それを応用してスレッドを実現） こいつはモジュールとして提供されるのでstacklessのように処理系を丸ごと入れ替えることなく使用できる。 yieldを使ったマイクロスレッドとは異なりどこからでもスイッチ可能。 （ネストの影響を受けない） ネイティブスレッドではないのでスイッチなどの処理は自前で行う必要がある。 （協調スレッド） メ
2.6に新搭載のmultiprocessingを見て俺のPythonがおっきした件 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー いやー，multiprocessingモジュールイイよ。パねえよ。要はプロセス間通信を行うときに便利なパッケージで，threadingと似たようなAPIなのでGILが回避できてマルチプロセッサとかマルチコアの性能を有効に使えてウハウハとか，リモートマシンにあるプロセスと通信したりオブジェクトをやりとりしたりできてウハウハとか，まあそういうモノです。これでおっきしない奴は技術者として大切な資質を失っていると思うよ。べつにおっきしなくてもいいんだけど，そういう奴とは一緒に仕事したくないよ。 ドキュメントのイントロダクションを超訳してみたです。 はじめに multiprocessingはth
17.6. multiprocessing — プロセスベースの “並列処理” インタフェース — Python v2.6.2 documentation
17.6.1. はじめに¶ multiprocessing はPythonの標準ライブラリのパッケージで threading とよく似た API を使ってプロセスを生成することができます。 multiprocessing パッケージを使用すると、 ローカルとリモート両方の並列制御を行うことができます。 また、このパッケージはスレッドの代わりにサブプロセスを使用することにより、 グローバルインタプリタロック ( Global Interpreter Lock ) の問題を避ける工夫が行われています。 このような特徴があるため multiprocessing モジュールを使うことで、 マルチプロセッサマシンの性能を最大限に活用することができるでしょう。 なお、このモジュールは Unix と Windows で動作します。 警告 このパッケージに含まれる機能には、ホストとなるオペレーティングシス
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http://www.python.jp/doc/release/library/multiprocessing.html?highlight=multiprocess
How can I send python multiprocessing Process output to a Tkinter gui