我正在玩python多处理模块，希望能够显示当前正在执行的进程的名称。如果我创建一个继承自multiprocessing.Process的自定义MyProcess类，我可以按以下方式打印进程的名称frommultiprocessingimportProcessclassMyProcess(Process):def__init__(self):Process.__init__(self)defrun(self):#dosomethingnastyandprintthenameprintself.namep=MyProcess()p.start()但是，如果我使用Process类的构造函数

这个问题在这里已经有了答案:Scriptusingmultiprocessingmoduledoesnotterminate(1个回答)关闭7年前。我正在尝试拆分for循环，即N=1000000foriinxrange(N):#dosomething使用multiprocessing.Process并且它适用于较小的N值。当我使用更大的N值时出现问题。在p.join()之前或期间发生了一些奇怪的事情并且程序没有响应。如果我在函数f的定义中放置printi而不是q.put(i)一切正常。如果有任何帮助，我将不胜感激。这是代码。frommultiprocessingimportProces

使用or是否是Pythonic，类似于PHP如何使用ordie()?我一直在使用quietorprint(stuff)代替ifverbose:print(stuff)最近。我认为它看起来更好，他们做同样的事情，而且节省了一条线。在性能方面，一个会比另一个更好吗？两者的字节码在我看来几乎相同，但我真的不知道我在看什么......or20LOAD_FAST0(quiet)3JUMP_IF_TRUE_OR_POP156LOAD_GLOBAL0(print)9LOAD_CONST1('foo')12CALL_FUNCTION1(1positional,0keywordpair)>>15POP_

我正在使用Pyspark在JupyterNotebook中运行一些命令，但它抛出错误。我尝试了此链接中提供的解决方案(Pyspark:Exception:Javagatewayprocessexitedbeforesendingthedriveritsportnumber)我尝试执行此处提供的解决方案(例如更改C:Java的路径、卸载JavaSDK10并重新安装Java8，但它仍然抛出同样的错误。我尝试卸载并重新安装pyspark，我也尝试从anaconda提示符运行，但我仍然遇到同样的错误。我使用的是Python3.7，pyspark版本是2.4.0。如果我使用这段代码，我会得到这个

网址.pyfromdjango.conf.urlsimporturlfromdjango.contribimportadminfromdjango.confimportsettingsfromdjango.conf.urls.staticimportstaticfrom.viewsimporthomefromposts.viewsimportPostListViewurlpatterns=[url(r'^admin/',admin.site.urls),url(r'^$',PostListView.as_view(),name='home'),url(r'^post/',include

我想模拟N面偏置模具？defroll(N,bias):'''thisfunctionrollsNdimensionaldiewithbiasingprovided'''#dosomethingreturnresult>>N=6>>bias=(0.20,0.20,0.15,0.15,0.14,0.16,)>>roll(N,bias)2 最佳答案 这里有一点数学知识。一个普通的骰子会给每个数字1-6以相等的概率，即1/6。这称为uniformdistribution(它的离散版本，而不是连续版本)。这意味着如果X是一个描述单个角色结果的

当使用Pool.apply_async运行大量任务(大参数)时，进程被分配并进入等待状态，等待进程数没有限制。这可能会吃掉所有内存，如下例所示:importmultiprocessingimportnumpyasnpdeff(a,b):returnnp.linalg.solve(a,b)deftest():p=multiprocessing.Pool()for_inrange(1000):p.apply_async(f,(np.random.rand(1000,1000),np.random.rand(1000)))p.close()p.join()if__name__=='__mai

有一个测试，类似于:import//neededimportspublicclassTestClass{WebDriverdriver;@BeforepublicvoidsetUp(){//somecode}@Testpublicvoidtest1(){//somecode,includinginitofdriver(geckodriver)}//@After//publicvoidtearDown(){//driver.quit();//}}因此，我启动了geckodriver，并使用firefox实例成功运行了我的测试。但我不想在每次运行后关闭firefox窗口，因为我只想分析我拥

我在应用程序中有一些受CPU限制的任务，我想使用多处理模块来使用多核处理器。我接受了一项大任务(视频文件分析)，并将其拆分为几个较小的任务，这些任务放入队列中并由工作进程完成。我想知道的是如何从这些工作进程向主进程报告进度。例如，我需要他们发送“我在分析文件1的1000毫秒”。进行此类进度报告的最佳方式是什么？ 最佳答案 我会推荐multiprocessing.Queue:没有什么比工作进程在那里发布他们的更新更容易的了(大概是作为他们进度更新的各个方面的元组)，而主进程只是等待这样的消息，当他们来更新GUI(或文本UI；-)让用户

logging.fatal和logging.critical有什么区别？两者在Python3.4中的行为方式似乎完全相同。两者都因为某种向后兼容性而保留吗？ 最佳答案 logging.FATAL从logging包第一次提交到Python存储库时就等于logging.CRITICAL。这是出于兼容性原因；Javalog4j包(它是该模块的主要影响者之一)使用FATAL作为最高级别，但Python认为名称为CRITICAL较好地反射(reflect)了情况。参见PEP282ALoggingSystem，将logging包添加到Pytho