Apache Spark如何处理python多线程问题？
根据python的GIL，我们不能在CPU绑定的进程中使用线程，所以我的问题是Apache
Spark如何在多核环境中利用python？
问题答案：
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问题内容： 我试图理解多处理比线程的优势。我知道多处理绕过了全局解释器锁，但是还有什么其他优点，线程不能做同样的事情？ 问题答案： 该模块使用线程，该模块使用进程。不同之处在于线程在相同的内存空间中运行，而进程具有单独的内存。这使得在具有多处理的进程之间共享对象更加困难。由于线程使用相同的内存，因此必须采取预防措施，否则两个线程将同时写入同一内存。这就是全局解释器锁的作用。 生成过程比生成线程
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问题内容： Java如何确定分配线程或进程的内核？有什么办法可以控制吗？防止两个大线程在同一内核上执行？ 基本上，我要问的是有关Java中多线程如何工作或如何在Java中控制它的更多信息。 问题答案： 您不能为特定线程设置处理器关联。但是，如果将程序分为两个进程，则应该能够将这些进程分配给操作系统级别的特定处理器。 http://www.cyberciti.biz/tips/setting-pro
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我有一个图像路径列表，我想在进程或线程之间划分，以便每个进程处理列表的某些部分。处理包括从磁盘加载图像，进行一些计算并返回结果。我正在使用Python 2.7 下面是我如何创建辅助进程 我所面临的问题是，当我在initializer函数中记录初始化时间时，我知道worker不是并行初始化的，而是每个worker都以5秒的间隔初始化，下面是供参考的日志 我尝试过使用将同时启动辅助线程 我知道Wind
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问题内容： 在效率和代码清晰性方面，决定使用线程或多处理时应遵循哪些良好准则？ 问题答案： 线程和多处理之间的许多差异并不是真正针对Python的，某些差异特定于某个Python实现。 对于CPython，在以下情况下，我都将使用该模块： 由于性能原因，我需要同时使用多个内核。使用线程时，全局解释器锁（GIL）将阻止任何加速。（无论如何，有时在这种情况下您都可以避免使用线程，例如，当主要工作是在通
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我正在尝试用Python编写一个程序。我想写的是一个脚本，它会立即向用户返回一条友好的消息，但会在后台生成一个长的子进程，它会处理几个不同的文件，并将它们写入一个祖父文件。我已经做了一些关于线程和处理的教程，但我遇到的是，无论我尝试什么，程序都会一直等待，直到子进程完成，然后才会向用户显示前面提到的友好消息。以下是我尝试过的： 线程示例： 我读过这些关于多线程的SO帖子如何在Python中使用线程
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问题内容： 这应该非常简单，并且令我感到惊讶的是，我还没找到关于stackoverflow的答案。 我有一个类似程序的守护程序，该程序需要响应SIGTERM和SIGINT信号才能与新贵一起正常工作。我读到最好的方法是在与主线程不同的线程中运行程序的主循环，并让主线程处理信号。然后，当接收到信号时，信号处理程序应通过设置通常在主循环中检查的哨兵标志来告诉主循环退出。 我已经尝试过这样做，但是它没有按