Профилирование многопроцессорного пула Python

 напрямую, сохраняя все обходные пути / хаки

я есть следующая функция: def copy_file(source_file, target_dir): passТеперь я хотел бы использоватьmultiprocessing выполнить эту функцию сразу: p = Pool(12) p.map(lambda x: copy_file(x,target_dir), file_list)Проблема в том, что лямбда не может ...

Как вы определяете размер узлов, созданных с помощью 'std :: map' для использования с 'boost :: pool_allocator' (кроссплатформенным способом)?

ОБНОВИТЬПо комментариям, ответам и дополнительным исследованиям я пришел к выводу, что между

Python: как использовать Value и Array в многопроцессорном пуле

За

Как объединить Pool.map с Array (разделяемой памятью) в многопроцессорной обработке Python?

Могу ли я использовать многопроцессорную очередь в функции, вызываемой Pool.imap?

Я использую Python 2.7, и пытаюсь запустить некоторые тяжелые задачи процессора в своих собственных процессах. Я хотел бы иметь возможность отправлять сообще...

Профилирование многопроцессорного пула Python

Я пытаюсь запустить cProfile.runctx () для каждого процесса в многопроцессорном пуле, чтобы получить представление о узких местах многопроцессорности в моем источнике. Вот упрощенный пример того, что я пытаюсь сделать: from multiprocessing ...

Невозможно выбрать <type 'instancemethod'> при использовании многопроцессорной обработки Pool.map ()

Я пытаюсь использоватьmultiprocessing«sPool.map() Функция для разделения работы одновременно. Когда я использую следующий код, он работает нормально: import multiprocessing def f(x): return x*x def go(): pool = multiprocessing.Pool(processes=4) ...

Пакет Python для многопоточного паука с поддержкой прокси?

Python NotImplementedError: объекты пула не могут быть переданы между процессами