Ben genellikle çok büyük DataFrame (karışık veri türleri) gruplar için bir işlevi uygulamak gerekir ve birden çok çekirdek yararlanmak ister.

Bu gruplardan bir yineleyici oluşturmak ve Çoklu işlem modülü kullanabilirim, ama her grup ve işlevi sonuçlarını işlemler arasında mesajlaşma için salamura olması gerektiğinden değil verimlidir.

Turşu önlemek veya hatta DataFrame kopyalama tamamen önlemek için herhangi bir yolu var mı? Çoklu modülleri paylaşılan bellek fonksiyonları Numpy diziler için sınırlı gibi görünüyor. Başka seçenekler de var mı?

AsyncTaskLoader faaliyet yapılandırma değişiklikleri işleme kodu yazmak zorunda değilsiniz, çünkü çalışmak için biraz daha kolay olur. Ancak, AsyncTaskLoader bazı sınırlamalar vardır - onLoadFinished parça veri yüklenirken bir şov yapmaya karar verdim ilerleme göstergesi ile DialogFragment iptal edilemez değiştiremezsin. AsyncTaskLoader şayet isterseniz DataAdapters için yük veri ve büyük tasarlanmıştır temelde, tavsiye ederim. Eğer veri yüklendikten sonra UI değişiklikleri - AsyncTask özellikle parçaları ile çalışıyoruz, ama aktivite yapılandırma değişiklikleri işlemek için Hatırlarsanız size daha iyi sunucu olabilir.