我刚刚注意到我的程序在处理一个大文件时使用了越来越多的内存。不过，它一次只处理一行，所以我不明白为什么它会继续使用更多内存。经过大量挖掘，我意识到该程序分为三个部分:加载数据，一次一行。使用imap_unordered()处理multiprocessing.Pool中的每一行。在单个线程中处理每一行。如果第1步和第2步比第3步快，那么池worker的结果将排队，消耗内存。我如何限制在第2步中输入池中的数据，使其不会在第3步中领先于消费者？这看起来类似于anothermultiprocessingquestion，但我不清楚这个问题的延迟在哪里。这是一个演示问题的小例子:importlo

嗨，我上午的大部分时间都在为这个问题苦苦挣扎，希望有人能给我指出正确的方向。这是我目前的代码:deff(tup):returnsome_complex_function(*tup)defmain():pool=Pool(processes=4)#importandprocessdataomitted_args=[(x.some_func1,.05,x.some_func2)forxinlist_of_some_class]results=pool.map(f,_args)printresults我得到的第一个错误是:>ExceptioninthreadThread-2:Tracebac

这是关于Python3.2(GNU/Linuxx86_64)上的日志记录模块:是否可以使用字典配置设置自定义处理程序？这是我正在尝试的代码:importloggingimportlogging.configclassCustomHandler(logging.StreamHandler):passlogconfig={'version':1,'handlers':{'console':{'class':'CustomHandler',}},'loggers':{'custom':{'handlers':['console'],}}}logging.config.dictConfig(l

我的代码简化后看起来像这样:run=functools.partial(run,grep=options.grep,print_only=options.print_only,force=options.force)ifnotoptions.singleandnotoptions.print_onlyandoptions.n>0:pool=multiprocessing.Pool(options.n)Map=pool.mapelse:Map=mapforfinargs:withopen(f)asfh:Map(run,fh)try:pool.close()pool.join()excep

我正在目睹日志记录模块以一种有趣的方式运行。我错过了什么吗？我正在做通常有两个处理程序的事情:一个StreamHandler仅用于将INFO和更高级别记录到控制台，另一个FileHandler也将处理所有DEBUG信息。在我决定为异常(exception)设置不同的格式之前，它一直运行良好。我想要文件中的完整堆栈跟踪，但只是控制台上的异常类型和值。由于处理程序具有setFormatter函数，而且编写logging.Formatter的子类似乎很容易，所以我认为它会起作用。控制台处理程序和文件处理程序都有自己的格式化程序。代码中的打印语句证明了这一点。但是，对logger.except

我已经尝试使用https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+Up+HiveServer2上的示例但出现以下错误:/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py:1031:UserWarning:/home/dsnadmin/.python-eggsiswritablebygroup/othersandvulnerabletoattackwhenusedwithget_resource_filename.Consideramoresecurelocation(setwi

为什么这行不通handler500=TemplateView.as_view(template_name="500.html")我得到以下异常:Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python2.6/wsgiref/handlers.py",line94,inrunself.finish_response()File"/usr/lib/python2.6/wsgiref/handlers.py",line134,infinish_responsefordatainself.result:File"/home/hatem/project

我正在使用Python的multiprocessing.Pool类在进程之间分配任务。简单案例按预期工作:frommultiprocessingimportPooldefevaluate:do_something()pool=Pool(processes=N)fortaskintasks:pool.apply_async(evaluate,(data,))产生了N个进程，它们不断地完成我传递给apply_async的任务。现在，我有另一个案例，我有许多不同的非常复杂的对象，每个对象都需要进行大量计算事件。我最初让每个对象创建自己的multiprocessing.Pool按需在它完成工作

我正在使用多处理模块进行并行处理。下面的代码片段在X位置搜索字符串文件名，并返回找到字符串的文件名。但在某些情况下，搜索过程需要很长时间，所以我试图用超过300秒的时间来终止搜索过程。为此，我使用timeout==300如下所示，这会终止搜索过程，但确实会杀死子进程由波纹管代码生成。我试图找到多种方法但没有成功:/我如何从Pool中杀死父进程及其子进程？importosfrommultiprocessingimportPooldefrunCmd(cmd):lresult=os.popen(cmd).read()returnlresultmain():p=Pool(4)data_path

我有一小部分worker(4)和非常大的任务列表(5000~)。我正在使用池并使用map_async()发送任务。因为我正在运行的任务相当长，所以我将chunksize强制设置为1，这样一个长进程无法支撑一些较短的进程。我想做的是定期检查还有多少任务要提交。我知道最多4个将处于事件状态，我关心的是还有多少要处理。我用谷歌搜索了一下，找不到任何人这样做。一些简单的代码来帮助:importmultiprocessingimporttimedefmytask(num):print('Startedtask,sleeping%s'%num)time.sleep(num)pool=multipr