我这周开始使用ZeroMQ，当使用请求-响应模式时，我不确定如何让工作人员安全地“挂断”并关闭他的套接字，而不会丢失消息并导致发送该消息的客户永远得不到回应。想象一个用Python编写的worker看起来像这样:importzmqc=zmq.Context()s=c.socket(zmq.REP)s.connect('tcp://127.0.0.1:9999')whileiinrange(8):s.recv()s.send('reply')s.close()我一直在做实验，发现127.0.0.1:9999的套接字类型zmq.REQ的客户发出公平排队请求可能有不幸的是，公平排队算法在wo
我正在尝试使用进程对象在python中使用工作池。每个worker(一个进程)进行一些初始化(花费大量时间)，传递一系列作业(理想情况下使用map())，并返回一些东西。除此之外，不需要任何沟通。但是，我似乎无法弄清楚如何使用map()来使用我的worker的compute()函数。frommultiprocessingimportPool,ProcessclassWorker(Process):def__init__(self):print'Workerstarted'#dosomeinitializationheresuper(Worker,self).__init__()defc
我正在尝试使用进程对象在python中使用工作池。每个worker(一个进程)进行一些初始化(花费大量时间)，传递一系列作业(理想情况下使用map())，并返回一些东西。除此之外，不需要任何沟通。但是，我似乎无法弄清楚如何使用map()来使用我的worker的compute()函数。frommultiprocessingimportPool,ProcessclassWorker(Process):def__init__(self):print'Workerstarted'#dosomeinitializationheresuper(Worker,self).__init__()defc
我正在尝试学习如何在PyQtGui应用程序中使用QThreads。我有一些可以运行一段时间的东西，(通常)有可以更新Gui的点，但我想把主要工作分成自己的线程(有时东西会卡住，最终有一个很好的取消/重试按钮，如果Gui因为主循环被阻塞而被卡住，这显然不起作用)。我已阅读https://mayaposch.wordpress.com/2011/11/01/how-to-really-truly-use-qthreads-the-full-explanation/.该页面说重新实现run方法不是这样做的方法。我遇到的问题是找到一个PyQt示例，它有一个执行Gui的主线程和一个不这样做的工作
我正在尝试学习如何在PyQtGui应用程序中使用QThreads。我有一些可以运行一段时间的东西，(通常)有可以更新Gui的点，但我想把主要工作分成自己的线程(有时东西会卡住，最终有一个很好的取消/重试按钮，如果Gui因为主循环被阻塞而被卡住，这显然不起作用)。我已阅读https://mayaposch.wordpress.com/2011/11/01/how-to-really-truly-use-qthreads-the-full-explanation/.该页面说重新实现run方法不是这样做的方法。我遇到的问题是找到一个PyQt示例，它有一个执行Gui的主线程和一个不这样做的工作
有没有办法为python多处理池中的每个工作人员分配一个唯一的ID，以便池中特定工作人员运行的作业可以知道哪个工作人员正在运行它？根据文档，Process有一个name但是Thenameisastringusedforidentificationpurposesonly.Ithasnosemantics.Multipleprocessesmaybegiventhesamename.对于我的特定用例，我想在一组四个GPU上运行一堆作业，并且需要为应该运行作业的GPU设置设备号。因为作业的长度不均匀，所以我想确保在前一个作业完成之前尝试在GPU上运行的作业不会在GPU上发生冲突(因此这排除
有没有办法为python多处理池中的每个工作人员分配一个唯一的ID，以便池中特定工作人员运行的作业可以知道哪个工作人员正在运行它？根据文档，Process有一个name但是Thenameisastringusedforidentificationpurposesonly.Ithasnosemantics.Multipleprocessesmaybegiventhesamename.对于我的特定用例，我想在一组四个GPU上运行一堆作业，并且需要为应该运行作业的GPU设置设备号。因为作业的长度不均匀，所以我想确保在前一个作业完成之前尝试在GPU上运行的作业不会在GPU上发生冲突(因此这排除
在我的/etc/defaults/celeryd配置文件中，我设置了:CELERYD_NODES="agent1agent2agent3agent4agent5agent6agent7agent8"CELERYD_OPTS="--autoscale=10,3--concurrency=5"我知道该守护进程会产生8个celeryworker，但我完全不确定autoscale和concurrency一起做什么。我认为并发是一种指定工作人员可以使用的最大线程数的方法，而自动缩放是工作人员在必要时扩大和缩小子工作人员的一种方式。这些任务有一个较大的有效负载(大约20-50kB)，大约有2-3百
在我的/etc/defaults/celeryd配置文件中，我设置了:CELERYD_NODES="agent1agent2agent3agent4agent5agent6agent7agent8"CELERYD_OPTS="--autoscale=10,3--concurrency=5"我知道该守护进程会产生8个celeryworker，但我完全不确定autoscale和concurrency一起做什么。我认为并发是一种指定工作人员可以使用的最大线程数的方法，而自动缩放是工作人员在必要时扩大和缩小子工作人员的一种方式。这些任务有一个较大的有效负载(大约20-50kB)，大约有2-3百
我是celery新手。我知道如何安装和运行一台服务器，但我需要将任务分发到多台机器上。我的项目使用celery将传递给Web框架的用户请求分配给不同的机器，然后返回结果。我阅读了文档，但没有提到如何设置多台机器。我错过了什么？ 最佳答案 我的理解是，您的应用会将请求推送到队列系统(例如rabbitMQ)，然后您可以在不同的机器上启动任意数量的工作人员(可以访问与提交任务的应用相同的代码)。他们将从消息队列中挑选出任务，然后开始处理它们。完成后，他们将更新墓碑数据库。这样做的结果是您不必做任何特别的事情来启动多个worker。只需在不
