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
tqdm和dask都是Python迭代的惊人包装。尽管tqdm实现所需的进度栏，dask实现多线程平台，它们都可以使迭代过程减少沮丧。但是-我有麻烦将它们俩结合在一起。例如，以下代码在dask，和tqdm.trange进度条。事情是因为delayed快速执行，进度栏立即结束，而实际的计算时间工作是在此期间完成的compute部分。fromdaskimportdelayed,computefromtqdmimporttrangefromtimeimportsleepct=time()result=[]deffun(x):sleep(x)returnxforiintrange(10):result
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
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
我有一个django应用程序，并尝试先用gunicorn设置它，然后用主管和nginx设置它。应用程序正在使用普通的django命令运行，就像pythonmanage.pyrunserver我使用pip安装gunicorn，例如pipinstallgunicorn，django版本是1.5.3当我在虚拟环境中运行以下命令时，如下所示gunicornhello.wsgi:application-bxx.xxx.xxx.xx:8000遇到错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/root/Envs/proj/bin/gunicorn",line9,inlo
我有一个django应用程序，并尝试先用gunicorn设置它，然后用主管和nginx设置它。应用程序正在使用普通的django命令运行，就像pythonmanage.pyrunserver我使用pip安装gunicorn，例如pipinstallgunicorn，django版本是1.5.3当我在虚拟环境中运行以下命令时，如下所示gunicornhello.wsgi:application-bxx.xxx.xxx.xx:8000遇到错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/root/Envs/proj/bin/gunicorn",line9,inlo
