我继承了一个django+fastcgi应用程序，需要对其进行修改以执行冗长的计算(最多半小时或更长时间)。我想做的是在后台运行计算并返回“你的工作已经开始”类型的响应。当进程正在运行时，进一步点击url应该返回“您的作业仍在运行”，直到作业完成，此时应该返回作业的结果。对url的任何后续命中都应返回缓存的结果。我是django的完全新手，十年来没有做过任何重要的网络工作，所以我不知道是否有内置的方法来做我想做的事情。我已经尝试通过subprocess.Popen()启动进程，除了它在进程表中留下一个失效条目之外，它工作正常。我需要一个干净的解决方案，可以在它完成后删除临时文件和进程的
我希望并行化numpy或pandas操作。为此，我一直在研究pydata的blaze。.我的理解是无缝并行化是它的主要卖点。不幸的是，我一直无法找到运行在多个内核上的操作。blaze中的并行处理是否可用或目前只是一个既定目标？难道我做错了什么？我正在使用blazev0.6.5。我希望并行化的一个函数示例:(pytables列的重复数据删除太大而无法放入内存)importpandasaspdimportblazeasbzdeff1():counter=0groups=pd.DataFrame(columns=['name'])t=bz.TableSymbol('t','{name:str
我刚刚在我的程序中发现了一个与使用Python的多处理模块有关的奇怪错误。当我在我的机器上从源代码运行程序时，一切正常。但是我一直在使用pyinstaller将它构建成一个可执行文件，并且由于某种原因，当我运行从我的代码构建的可执行文件时，多处理的行为发生了巨大的变化。具体来说，当我尝试运行我的代码的多处理部分，而不是做它应该做的事情时，会弹出一个似乎是我的程序主窗口的副本，每个进程一个。更糟糕的是，如果手动关闭它们，它们会重新打开，大概是因为它们是multiprocessing.pool的一部分。不会打印任何错误消息，一旦创建所有窗口，它们就坐在那里什么也不做。是什么原因导致的？
我在使用conda更新anaconda的包时遇到问题。当我进行condaupdate--all时，有一个问题对我说:Error:Unabletoremovefilesforpackage:cryptographyPleasecloseallprocessesrunningcodefromcryptographyandtryagain.但是，没有进程在运行，我只是打开了cmd窗口。例如，当我想要更新dateutile时，情况相同。就像conda使用了一些包然后我无法更新它们一样？有人知道关闭或删除这些软件包以重新安装它们的方法吗？信息:C:\Anaconda3\Scripts>conda
我有一个非常简单的代码，如下所示。抓取没问题，我可以看到所有生成正确数据的print语句。在Pipeline中，初始化工作正常。但是，process_item函数不会被调用，因为函数开头的print语句永远不会执行。蜘蛛:comosham.pyimportscrapyfromscrapy.spiderimportSpiderfromscrapy.selectorimportSelectorfromscrapy.httpimportRequestfromactivityadvisor.itemsimportComoShamLocationfromactivityadvisor.items
我在Python27中遇到了close_fds的问题，所以在做了一些研究之后我发现了这个example:fromsubprocessimportPopen,PIPE,STDOUTp1=Popen(['cat'],stdin=PIPE,stdout=PIPE)p2=Popen(['grep','a'],stdin=p1.stdout,stdout=PIPE)p1.stdin.write("aaaaaaaaaaaaaaaa\n")p1.stdin.close()p2.stdout.read()我的问题是我无法理解为什么p1.stdin保持打开状态。p1不是p2的子级，因此p2不应继承除p1
我在flask上创建了一个端点，它根据数据库查询(远程数据库)生成电子表格，然后将其作为下载发送到浏览器中。Flask不会抛出任何错误。Uwsgi没有提示。但是当我检查nginx的error.log时，我看到了很多2014/12/1005:06:24[error]14084#0:*239436upstreamprematurelyclosedconnectionwhilereadingresponseheaderfromupstream,client:34.34.34.34,server:me.com,request:"GET/download/export.csvHTTP/1.1",
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
我使用MongoDB并通过pymongo连接到它。这是我的代码:>>>importpymongo>>>con=pymongo.Connection('localhost',27017)>>>con.database_names()['local','bookdb']>>>con.close()>>>con.database_names()['local','bookdb']我使用con.close()断开与MongoDB的连接，但之后，我仍然可以使用con.database_names()查看数据库列表.为什么？它永远不会断开与MongoDB服务器的连接。为什么close()不起作用？
我在Python中使用Kombu来使用持久的RabbitMQ队列。Windows中只有一个消费者在消费队列。此消费者产生以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File".\consumer_windows.py",line66,inmessage.ack()File"C:\Users\Administrator\Anaconda2\lib\site-packages\kombu\message.py",line88,inackself.channel.basic_ack(self.delivery_tag)File"C:\Users\Administra
