我正在学习有关如何在GoogleAppEngine上安装PHPMyAdmin的教程，我完全按照说明进行操作，当我推送该应用程序时，出现了解析错误。这是教程链接:https://gae-php-tips.appspot.com/2013/05/26/setting-up-phpmyadmin-on-app-engine/我搜索了Stackoverfllow并发现了一些具有相同错误的问题，几乎每个人都说它们是缩进问题导致的，但我已经多次检查我的文件并没有在app.yaml文件中发现任何缩进。这是我的app.yaml文件application:phpmyadmin2121version:ph

我需要执行一个包含许多并行数据库连接和查询的池。我想使用multiprocessing.Pool或concurrent.futuresProcessPoolExecutor。Python2.7.5在某些情况下，查询请求花费的时间太长或永远不会完成(挂起/僵尸进程)。我想从超时的multiprocessing.Pool或concurrent.futuresProcessPoolExecutor中终止特定进程。这是一个如何终止/重新生成整个进程池的示例，但理想情况下我会尽量减少CPU抖动，因为我只想终止在超时秒后未返回数据的特定长时间运行的进程。由于某些原因，在返回并完成所有结果后，下面的

我正在尝试了解Python的multiprocessing.Pool对象的最佳实践。在我的程序中，我经常使用Pool.imap。通常，每次我并行启动任务时，我都会创建一个新的池对象，然后在完成后将其关闭。我最近遇到了提交到池中的任务数少于进程数的挂起。奇怪的是，它只发生在我的测试管道中，它之前运行了很多东西。单独运行测试并没有导致手牌。我认为这与制作多个池有关。我真的很想找到一些资源来帮助我了解使用Python多处理的最佳实践。具体来说，我目前正在尝试了解制作多个池对象与仅使用一个池对象的含义。 最佳答案 当您创建一个工作进程池时，

context是classmultiprocessing.pool.Pool构造函数中的可选参数。Documentation只说:contextcanbeusedtospecifythecontextusedforstartingtheworkerprocesses.Usuallyapooliscreatedusingthefunctionmultiprocessing.Pool()orthePool()methodofacontextobject.Inbothcasescontextissetappropriately.它没有阐明什么是“上下文对象”，为什么classPool构造函数

我想停止一个worker的所有线程。我有一个有10个worker的线程池:defmyfunction(i):print(i)if(i==20):sys.exit()p=multiprocessing.Pool(10,init_worker)foriinrange(100):p.apply_async(myfunction,(i,))我的程序不会停止，其他进程会继续工作，直到完成所有100次迭代。我想从调用sys.exit()的线程内部完全停止池。目前的编写方式只会停止调用sys.exit()的worker。 最佳答案 这没有按您预期

我已经使用python/cython开发了一个实用程序，可以对CSV文件进行排序并为客户端生成统计信息，但是调用pool.map似乎会在我的映射函数有机会执行之前引发异常。对少量文件进行排序似乎按预期运行，但随着文件数量增加到10，我在调用pool.map后得到以下IndexError。有没有人碰巧认识到以下错误？非常感谢任何帮助。虽然代码处于NDA之下，但用例非常简单:代码示例:defsort_files(csv_files):pool_size=multiprocessing.cpu_count()pool=multiprocessing.Pool(processes=pool_s

所以最近几天我一直在摆弄python的多处理库，我真的很喜欢处理池。它很容易实现，我可以想象出很多用途。我已经完成了几个我以前听说过的项目来熟悉它，最近完成了一个暴力破解刽子手游戏的程序。任何人，我正在做一个执行时间比较，对单线程和处理池中100万到200万之间的所有素数求和。现在，对于hangmancruncher来说，将游戏放在处理池中可以将执行时间提高大约8倍(i7具有8个内核)，但是当磨掉这些素数时，它实际上增加处理时间几乎是4倍。谁能告诉我这是为什么？这是供有兴趣查看或测试它的任何人使用的代码:#!/user/bin/python.exeimportmathfrommulti

我想在for循环中填充一个2D-numpy数组，并通过使用多处理来加快计算速度。importnumpyfrommultiprocessingimportPoolarray_2D=numpy.zeros((20,10))pool=Pool(processes=4)deffill_array(start_val):returnrange(start_val,start_val+10)list_start_vals=range(40,60)forlineinxrange(20):array_2D[line,:]=pool.map(fill_array,list_start_vals)pool

我经常发现自己用Python编写程序，构建一个大型(兆字节)只读数据结构，然后使用该数据结构分析一个非常大(总共数百兆字节)的小记录列表。每条记录都可以并行分析，所以一个自然的模式是设置只读数据结构并将其分配给全局变量，然后创建一个multiprocessing.Pool。(通过fork将数据结构隐式复制到每个工作进程中)，然后使用imap_unordered并行处理记录。这种模式的骨架看起来像这样:classifier=Nonedefclassify_row(row):returnclassifier.classify(row)defclassify(classifier_spec,

下面的程序非常简单:它每半秒输出一个点。如果它收到一个SIGQUIT，它会输出十个Q。如果它收到一个SIGTSTP(Ctrl-Z)，它会输出十个Z如果它在打印Q时收到一个SIGTSTP，它会在完成十个Q后打印十个Zs。这是好事。但是，如果它在打印Z时接收到SIGQUIT，则无法在它们之后打印Q。相反，它仅在我通过KeyboardInterrupt手动终止执行后才将它们打印出来。我希望在Z之后立即打印Q。这发生在使用Python2.3时。我做错了什么？#!/usr/bin/pythonfromsignalimport*fromtimeimportsleepfromsysimportstd