我正在尝试在多处理池中的每个进程上运行 cProfile.runctx(),以了解我的源中的多处理瓶颈是什么。这是我正在尝试做的一个简化示例:
from multiprocessing import Pool
import cProfile
def square(i):
return i*i
def square_wrapper(i):
cProfile.runctx("result = square(i)",
globals(), locals(), "file_"+str(i))
# NameError happens here - 'result' is not defined.
return result
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(8)
results = pool.map_async(square_wrapper, range(15)).get(99999)
print results
不幸的是,尝试在分析器中执行“result = square(i)”不会影响调用范围内的“result”。我怎样才能完成我在这里尝试做的事情?