【python】我用了多进程怎么程序反而变慢了？

[@蔡明勳-i1k]

很實用的插件
看了下插件的作者 果真是位活菩薩

[@槑]

菩萨=博主，高天

[@juvewan]

真的是博主做的工具，厉害了！

[@outliertony]

虽然是自封的菩萨，但是实至名归

[@432v01]

模4餘0的那組根本沒有質數啊 🤣
不過修改成模8餘1,3,5,7就真是個好方法了

[@kkhuang595]

模4余2那组也没有

[@tzzhou3928]

@@kkhuang595 有2

[@young7529]

看了這麼久才發現 原來是要來推廣這個extension的

[@林黑黑-b3c]

一开始就知道了

[@huiwang1697]

1-100可以拆成50对 等工作量的值，比如(1,100),(2,99)…(50,51),再把这些等值对 均匀分割成n组(n核心)各自喂给进程，以此类推…

[@アキラ-d5e]

拜见活菩萨。
pycharm 不是也有类似的工具?😅

[@Gabriellhl]

利用協程來分配工作，讓線程進程池去處理工作就可以避免queue所帶來的overhead了，盡管這方法可能會改變整個程序的設計😂

[@vaporeon2822]

我没看源码，但我想问，pool.map只解决了batch size的问题，有解决uneven batch workload的问题吗？

[@vaporeon2822]

大概是没有的

[@haoli6628]

这个是没有通用最优解的，只能根据具体数据特性调整batch size来优化

[@gr82moro]

大神能讲讲，multiprocessing queue 里面FIFO 如何实现的？大数据量, 多个 producers下，为何不可靠 ？
这个问题困扰很久，不得不在queue里面掺更多的标志数据，然后queue consumer 进行检查，判断，只是一定程度上缓解，无法彻底解决。

[@benny123tw]

雖然沒在寫 python，但每次還是會點進來聽完😂

[@TD1k]

大佬，如何在一些不可直接运行程序的框架下用viztrace？例如Django这类

[@copdips]

是不是只要把batch的数量设置为进程数的两倍，结果以tuple的形式返回就可以了？

[@pacersgo]

有asyc的教程吗

[@zoearthmoon]

太強了吧

[@nooma8192]

這影片太好了

[@charmingsproduction9381]

我有试着运行你全部的code, 但是我的运行时间和你说的不一样
单进 ～ 18秒
多进1 ～ 5 秒
多进2 ～ 7 秒
多进3 ～ 5 秒
为什么会这样？

[@k2358966]

應該是因為硬體規格不一樣？

[@charmingsproduction9381]

@@k2358966 我的laptop是amd ryzen

[@cia1099]

看天哥讲多任务每次都学到不少

[@dddd-in6oj]

好的，大佬，原来是来推荐Vistracer的

[@k2358966]

不得不說這個extension 真的是造福社會❤

[@peasant12345]

高菩萨 卧槽 好黄😂

[@zoearthmoon]

❤❤❤❤

[@moco5360]

蠻實用的最近在接觸ga的時候需要大量的進程😂😂

[@王辰豪-i9b]

什麼是ga

[@moco5360]

@@王辰豪-i9b genetic algorithm 基因演算法😅