Performance optimierung-> Threading

[p90]

Ah okay, ja.
Wenn du das x meinst dann hast du recht.

Habs leider immer noch nicht im Griff.

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        #pool = Pool()
        for x in self.bodies:
            x.center_of_mass_posxmass = self.center_of_mass.pos
            x.hop_and_log()
        #    pool.apply_async(x.hop_and_log())
        #    p.append(Process(target=x.hop_and_log()))
        #for t in p:
        #    t.start()
        #for t in pool:
        #    t.join()
        #pool.close()
        #pool.join()

Wenn ich einfach nur das async mache habe ich am ende 100000 Threads die das System schrotten. Wenn ich versuche da ein close und join einzubauen geht garnichts mehr.
Das Komisch ist, wenn ich nur 100 Hops simuliere funktioniert es, simuliere ich 1000 geht gar nichts mehr.

[BlackJack]

@p90: Für asynchron gestartete Funktionen gibt's anscheinend jeweils einen Thread zur Kommunikation mit dem Prozess, der solange besteht, bis das Ergebnis abgefragt wurde. Ich würde die unnötige Ergebnisliste in Kauf nehmen und das ganze Aufteilen `Pool.map()` überlassen (ungetestet):

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    def next(self):
        for body in self.bodies:
            body.center_of_mass_posxmass = self.center_of_mass.pos
        self.pool.map(lambda b: b.hop_and_log(), self.bodies)

Das `Pool`-Exemplar würde ich in `Bodies.__init__()` erzeugen, dann werden die Prozesse nur einmal gestartet und immer wiederverwendet, statt bei jedem `next()` neue Prozesse zu starten.

[p90]

Oh man.
Ich geb es auf.
Egal was ich mache, entweder es geht gar nicht oder läuft nur langsam.
Dann doch besser so!
Nochmal danke für die Hilfe!