🚀 go-pugleaf

W dniu 25.02.2010 17:52, Slawomir Piasecki pisze:

> def f(q, n):
>      for i in range(2,4):
>        t = i * n
>
>        if t<  100:
>          print "dodaje ", t
>          q.put(t) # dodaj do kolejki
>
> def run(nrStart):
>       q = Queue()
>
>       for i in range(nrStart):
>         q.put(i) # dodaj do kolejki
>
>       nr = 2
>       pula = []
>
>       while True:
>         for i in pula:
>           if i.is_alive() is False:
>             pula.remove(i) # usun z puli jesli juz wykonany
>
>         while len(pula)<  nr:
>             if q.qsize()>  0:
>               dat = q.get() # pobierz z kolejki
>               print "startuje ", dat
>               p = Process(target=f, args=(q, dat)).start() # wystartuj
> z procesem
>               pula.append(p) # dodaj do puli
>
>             else:
>               if len(pula) == 0:
>                 return # zakoncz
>               else:
>                 break # wroc do petli
>
>         sleep(5) # czekaj
>

Tak jak Łukasz powiedział czekasz za każdym razem 5 sekund. Więc jeśli 
proces trwa 0.5 sekundy (lub (x * 5s) + 0.5s) i zadań dla procesów masz 
100 to za każdym uruchomieniem oszczędzałbyś 4.5s * 100 = 450 sekund co 
daje około 7 minut 30 sekund oszczędności.

Do tego wystarczy użyć funkcji select.select() i jako input dać 
q._reader (oczwywiście tylko jeśli q to multiprocessing.Queue a nie 
Queue.Queue)

Zastanów się, czy nie lepiej jest sprawdzać czy masz coś już w kolejce i 
ewentualnie nie zwracać procesów, które zakończyły swoje zadanie do puli 
wolnych procesów i także użyć selecta albo użyć semafora o wartości 
początkowej równej maksymalnej liczbie procesów i wywoływać za każdym 
nowym zadaniem acquire na semaforze.

Nawet fajna logika programu. Ale o ile dobrze widzę, to z zewnętrznej 
pętli nie wyjdziesz nigdy.

No fajnie - sama zaczynam udzielać porad (mam nadzieję, że nie gadam 
głupot) :)