multiprocessing の基本 - Python Module of the Week
multiprocessing の基本¶ サブプロセスを使用する最も簡単な方法は対象関数と共に Process オブジェクトをインスタンス化することで、その処理を開始させるために start() を呼び出してください。 import multiprocessing def worker(): """worker function""" print 'Worker' return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker) jobs.append(p) p.start()
Pythonによる並行処理，マルチプロセッシング用ライブラリ/ソリューションのリスト | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
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 python.orgのwikiにある，Parallel Processing and Multiprocessing in Pythonの翻訳です。たくさんありますね〜。抜粋している部分があるので，詳しく知りたい人は原文を読んだりリンクを辿ることをお勧めします:-)。 Pythonには，複数のCPUやマルチコアCPU，共有メモリ環境，クラスタやグリッド環境を活用するためのライブラリが多く存在します。このページでは，個々のライブラリやソリューションの情報を調べてまとめています。 対称型マルチプロセッシング delegate - forkベース。pipeを使ってpickeしたデータを送りプ
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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