我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面
我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面
(这个问题是关于如何让multiprocessing.Pool()运行代码更快。我终于解决了，最终解决方案可以在帖子底部找到。)原问题:我正在尝试使用Python将一个单词与列表中的许多其他单词进行比较，并检索最相似的列表。为此，我使用了difflib.get_close_matches函数。我在使用Python2.6.5的相对较新且功能强大的Windows7笔记本电脑上。我想要的是加快比较过程，因为我的单词比较列表很长，我必须多次重复比较过程。当我听说多处理模块时，如果比较可以分解为工作任务并同时运行(从而利用机器功率来换取更快的速度)，我的比较任务将更快地完成，这似乎是合乎逻辑的。
(这个问题是关于如何让multiprocessing.Pool()运行代码更快。我终于解决了，最终解决方案可以在帖子底部找到。)原问题:我正在尝试使用Python将一个单词与列表中的许多其他单词进行比较，并检索最相似的列表。为此，我使用了difflib.get_close_matches函数。我在使用Python2.6.5的相对较新且功能强大的Windows7笔记本电脑上。我想要的是加快比较过程，因为我的单词比较列表很长，我必须多次重复比较过程。当我听说多处理模块时，如果比较可以分解为工作任务并同时运行(从而利用机器功率来换取更快的速度)，我的比较任务将更快地完成，这似乎是合乎逻辑的。
我正在使用python2.7，并尝试在自己的进程中运行一些CPU繁重的任务。我希望能够将消息发送回父进程，以使其了解进程的当前状态。多处理队列似乎很适合这个，但我不知道如何让它工作。所以，这是我的基本工作示例减去队列的使用。importmultiprocessingasmpimporttimedeff(x):returnx*xdefmain():pool=mp.Pool()results=pool.imap_unordered(f,range(1,6))time.sleep(1)printstr(results.next())pool.close()pool.join()if__nam
我正在使用python2.7，并尝试在自己的进程中运行一些CPU繁重的任务。我希望能够将消息发送回父进程，以使其了解进程的当前状态。多处理队列似乎很适合这个，但我不知道如何让它工作。所以，这是我的基本工作示例减去队列的使用。importmultiprocessingasmpimporttimedeff(x):returnx*xdefmain():pool=mp.Pool()results=pool.imap_unordered(f,range(1,6))time.sleep(1)printstr(results.next())pool.close()pool.join()if__nam
我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B，但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”，因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法，如果是，是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗？如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...)，该算法会为未知数(A、B和所有
我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B，但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”，因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法，如果是，是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗？如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...)，该算法会为未知数(A、B和所有
multiprocessing.Pool快把我逼疯了...我想升级许多软件包，并且对于每个软件包，我都必须检查是否有更高版本。这是由check_one函数完成的。主要代码在Updater.update方法中:在那里我创建了Pool对象并调用map()方法。代码如下:defcheck_one(args):res,total,package,version=argsi=res.qsize()logger.info('\r[{0:.1%}-{1},{2}/{3}]',i/float(total),package,i,total,addn=False)try:json=PyPIJson(pac
multiprocessing.Pool快把我逼疯了...我想升级许多软件包，并且对于每个软件包，我都必须检查是否有更高版本。这是由check_one函数完成的。主要代码在Updater.update方法中:在那里我创建了Pool对象并调用map()方法。代码如下:defcheck_one(args):res,total,package,version=argsi=res.qsize()logger.info('\r[{0:.1%}-{1},{2}/{3}]',i/float(total),package,i,total,addn=False)try:json=PyPIJson(pac
