我正在尝试从FTP服务器下载30,000多个文件，经过谷歌搜索后，使用异步IO似乎是个好主意。但是，下面的代码无法下载任何文件并返回超时错误。我真的很感激任何帮助!谢谢!classpdb:def__init__(self):self.ids=[]self.dl_id=[]self.err_id=[]asyncdefdownload_file(self,session,url):try:withasync_timeout.timeout(10):asyncwithsession.get(url)asremotefile:ifremotefile.status==200:data=awai
在Flask-QuickStart浏览Flask文档时我看到了以下段落。AttentionEventhoughtheinteractivedebuggerdoesnotworkinforkingenvironments(whichmakesitnearlyimpossibletouseonproductionservers),itstillallowstheexecutionofarbitrarycode.Thismakesitamajorsecurityriskandthereforeitmustneverbeusedonproductionmachines.我搜索了stackove
我正在尝试提高我当前从应用引擎数据存储区查询的效率。目前，我使用的是同步方法:classHospital(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()buildings=ndb.KeyProperty(kind=Building,repeated=True)classBuilding(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()rooms=ndb.KeyProperty(kind=Room,repeated=True)classRoom(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()beds=ndb.Ke
我尝试在python中将多处理包与池一起使用。我有一个由map_async函数调用的函数f:frommultiprocessingimportPooldeff(host,x):printhostprintxhosts=['1.1.1.1','2.2.2.2']pool=Pool(processes=5)pool.map_async(f,hosts,"test")pool.close()pool.join()这段代码有下一个错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"pool-test.py",line9,inpool.map_async(f,hosts,
http://docs.python.org/library/pty.html说——pty.fork()¶Fork.Connectthechild’scontrollingterminaltoapseudo-terminal.Returnvalueis(pid,fd).Notethatthechildgetspid0,andthefdisinvalid.Theparent’sreturnvalueisthepidofthechild,andfdisafiledescriptorconnectedtothechild’scontrollingterminal(andalsotothech
我正在编写一个简短的程序，我想在其中异步调用一个函数，这样它就不会阻塞调用者。为此，我使用了python的multiprocessing模块中的Pool。在异步调用的函数中，我想返回一个namedtuple以符合我程序其余部分的逻辑，但我发现namedtuple确实似乎不是从派生进程传递到回调的受支持类型(可能是因为它不能被腌制)。这是问题的最小重现。frommultiprocessingimportPoolfromcollectionsimportnamedtuplelogEntry=namedtuple("LogEntry",['logLev','msg'])defdoSometh
我在我的应用程序中使用celery来运行周期性任务。让我们看下面的简单示例frommyqueueimportQueue@perodic_task(run_every=timedelta(minutes=1))defprocess_queue():queue=Queue()uid,questions=queue.pop()ifuidisNone:returnjob=group(do_stuff(q)forqinquestions)job.apply_async()defdo_stuff(question):try:...except:...raise正如您在上面的示例中看到的，我使用ce
我最近需要编写一个脚本来执行os.fork()以拆分为两个进程。子进程成为服务器进程，并使用由os.pipe()创建的管道将数据传回父进程。像往常一样，子项关闭管道的'r'端，父项关闭管道的'w'端。我使用os.fdopen将pipe()的返回值转换为文件对象。我遇到的问题是:进程成功fork，子进程成为服务器。一切正常，child尽职尽责地将数据写入管道的开放'w'端。不幸的是，管道的父端做了两件奇怪的事情:A)它阻塞在管道的'r'端的read()操作。其次，它无法读取任何放在管道上的数据，除非'w'端完全关闭。我立即认为缓冲是问题所在，并添加了pipe.flush()调用，但这些都
只是想知道是否有人可以帮助我。我遇到的问题是我os.fork()获取几位信息并将它们发送到文件，但检查fork进程是否不工作。importsysimporttimeimportosimportreADDRESS=argv[1]sendBytes=argv[2]proID2=os.fork()ifproID2==0:os.system('ping-c20'+ADDRESS+'>testStuff2.txt')os._exit(0)printproID2finn=Truewhilefinn==True:time.sleep(1)finn=os.path.exists("/proc/"+st
当Guidotalked时我去了SFPython聚会关于Tulip，Python中用于异步操作的futureasyncIO库。要点是，如果你想异步运行某些东西，你可以使用"yieldfrom"+expression和几个装饰器来指定对之后的调用yieldfrom应该异步执行。它的好处是您可以正常读取该函数中的语句(就好像它是同步的)并且它的行为就好像它在该函数的执行方面是同步的(返回值和错误/异常传播和处理).我的问题是:为什么不采用相反的行为，即默认情况下所有函数调用都是异步的(并且没有yieldfrom)并且在您想要执行某些操作时使用不同的显式语法同步？(除了需要另一个关键字/语法
