Python 如何生成用于查找具有9个前导零的哈希的计数器

我正在尝试创建一个函数，该函数将使用带有9个前导零的sha1算法生成哈希。散列是基于一些随机数据的，就像在并发挖掘中一样，我只想在散列函数中使用的字符串中添加1

为了更快，我使用Pool类中的map（）使它在我的所有内核上运行，但是如果我传递的块大于范围（9999999），则会出现问题

我想创建一个类似于全局计数器的东西，以便在函数运行多线程时将其输入函数，但如果我尝试range（sys.maxsize），我会得到一个MemoryError（我知道，因为我没有足够的RAM，很少有），但我想将range（）生成的列表拆分为块。

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这是可能的还是我应该尝试另一种方法？

您好，欢迎来到stackoverflow

首先，是的，可以使用全局计数器。例如，使用传递给工人的a或a。但是，从全局计数器获取新的数字将导致锁定（并可能等待）计数器。这可以而且应该避免，因为您需要进行大量的反查询。下面我建议的解决方案通过安装几个本地计数器来避免全局计数器，这些计数器就像单个全局计数器一样协同工作

关于代码的RAM消耗，我发现两个问题：

computesha

在大多数情况下返回一个

None

值。这将进入由

map

创建的迭代器（即使您没有指定

map

的返回值）。这意味着迭代器比需要的大得多

一般来说，进程的RAM在进程完成后被释放。您的进程启动了许多任务，这些任务都保留了自己的内存。一种可能的解决方案是

maxstasksperchild

选项（请参阅的文档）。当您将此选项设置为1000时，它会在完成1000个任务后关闭进程并创建一个新的进程，从而释放内存

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但是，我想提出一个解决这两个问题的不同的解决方案，它对内存非常友好，运行速度更快（就像我在NGreat之后），然后考虑到<代码>接受< /代码>这个答案，@ aligabiRelaMy.

def computesha(counter):
        hash = 'somedata'+'otherdata'+str(counter)
        newHash = hashlib.sha1(hash.encode()).hexdigest()     
        if newHash[:9] == '000000000':       
            print(str(newHash))
            print(str(counter))
            return str(newHash), str(counter)   

if __name__ == '__main__':

    d1 = datetime.datetime.now()
    print("Start timestamp" + str(d1))

    manager = multiprocessing.Manager()
    return_dict = manager.dict()

    p = Pool()
    p.map(computesha, range(sys.maxsize) )
    print(return_dict)
    p.close()
    p.join()

    d2 = datetime.datetime.now()  
    print("End timestamp " + str(d2))
    print("Elapsed time: " + str((d2-d1)))