PythonのmultiprocessingでPool.close()してもプロセスが一時停止中のまま残ってメモリがどんどん増える問題 - Qiita
import multiprocessing def score4abc(a,b): score = a,b return score def wrapper_score4multi(args): return score4abc(*args) def main(a,foo): for i in range(500): pool = multiprocessing.Pool(32) pool.map(wrapper_score4multi,[[a,b] for b in foo]#常に32個のプロセスがR状態となり、終了したプロセスはS状態のままとどまる pool.close() こんなことができるといいなあ 平たく言うと、pool.kill()みたいなノリのメソッドで残ってるプロセスをkillできるとかなりよい感じがします。 補足情報 ps auxで調べたところ、下記のコードを実行中に並
Offloading Computation to PyPy Using CPython's... | Project Trains
An experiment in augmented reality with lots of wooden tracks, an interactive living room experience for two kids. (about, faq) Last week, the project reached a stage where raw computation speed was a bottleneck. Originally, the generation of random inner loops with 16-18 track pieces took about half a minute, and connecting two open junctions with 14 pieces also needed a few minutes. Now with a
16.6. multiprocessing — プロセスベースの “並列処理” インタフェース — Python 2.6ja2 documentation
16.6.1. 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テム上で動作
第5回 multiprocessingモジュールによるプロセス間通信 | gihyo.jp
multiprocessingモジュール multiprocessingモジュールは、Python2系列では2.6以降、3系列では3.0以降に標準となったモジュールです。このモジュールはthreadingモジュールに似たAPIでプロセス間通信などの機能を提供します。このモジュールにより、GILの問題を回避することができ、複数のCPUやCPUコアの性能を生かすことができます。また、このモジュールはローカルのみならず、リモートでのプロセス間通信も行うことが可能で、簡単に分散処理などを実装することができます。 まず、GIL（Global Interpreter Lock）とはPythonのインタプリタ上で一度に1つのスレッドだけが動作するよう保証するためのロックです。このロックによって、同時に同じメモリにアクセスするスレッドが存在しないことを保証します。 しかしながら、このロックによって、一度に
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
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
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