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我想做并行计算并将结果返回给主线程。由于这样做了很多次，我假设处理消息传递的进程开销会影响性能（这个假设是否正确？），所以我想使用线程。

据我了解 - 仅当我使用 jython 或 Ironpython（哪个更好？）时，线程才会在不同的内核上运行。

假设这是正确的 - 我所要做的就是将我的 eclipse 解释器切换到上述之一？

最后，我正在使用 numpy. 这是一个问题吗？jython/ironpython 的实现会阻碍 numpy 的性能吗？

更新：

我现在正在尝试按照以下建议使用多进程。我在以简洁的方式传递参数时遇到了麻烦（由于某种原因，当我停止应用程序运行打开的进程时，不要关闭，我必须重新启动计算机！）。这就是我想要做的：

pool = multiprocessing.Pool()
results = pool.map(my_class(param1=bla1, param2=bla2), list_args)

其中 list_args 是 my_class__call__类函数的参数列表，bla1 和 bla2 是 numpy 数组。

查询：

  1. 池的默认值为 cpu_count()。我认为这是最优的？

  2. 为什么这不起作用？（进程似乎没有返回......）

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我错过了一个包装一切的主要功能。显然这对于​​多处理很重要。

def main():
    run_my_stuff()

if __name__ == "__main__":
    main()

此外 - 如果您的进程正在使用的队列已满（它具有一定的容量），可能会导致相同的效果，因此它可能有助于更改代码，以便允许在添加项目的同时从队列中拉取项目.

于 2013-04-30T09:54:33.400 回答