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

我有一个Jupyter笔记本。在单元格1中，我定义了很多功能，这些功能需要在其他事情之前运行。然后在下面的单元格中，我开始呈现结果。但是，当我转换为HTML时，这种布局很难看。读者必须滚动很长时间才能看到结果，他们可能根本不关心这些功能。但我必须按此顺序放置代码，因为我需要这些功能。所以我的问题是，有没有一种方法可以在我点击全部运行后控制单元格的运行顺序？或者有没有办法我可以做类似下面的事情。我将所有函数定义放在单元格20中，然后放在单元格1中，我可以说告诉Jupyter类似“运行单元格20”的内容。只是好奇这是否可行。谢谢。 最佳答案

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

twisted中defer.execute()和threads.deferToThread()有什么区别？两者都采用相同的参数-一个函数和调用它的参数-并返回一个deferred，它将与调用函数的结果一起触发。threads版本明确声明它将在线程中运行。但是，如果defer版本没有，那么调用它有什么意义呢？在react器中运行的代码永远不会阻塞，因此它调用的任何函数都必须不阻塞。在这一点上，你可以用defer.succeed(f(*args,**kwargs))而不是defer.execute(f,args,kwargs)相同的结果。 最佳答案

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

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

Python的Fabric提供了使用execute函数调用fab实用程序之外的结构函数的能力。当在使用execute调用的另一个函数中调用execute函数时，会出现上下文问题。当调用内部执行时，Fabric会丢失外部执行的上下文，并且永远不会恢复它。例如:env.roledefs={'webservers':['web1','web2'],'load_balancer':['lb1']}@roles('webserver')defdeploy_code():#shipovertar.gzofcodetounpack....execute(remove_webserver_from_l

短的:在https://automatetheboringstuff.com/chapter11阅读ControllingtheBrowserwiththeseleniumModuleathttps://www.dabapps.com/blog/introduction-to-pip-and-virtualenv-python/后，我试图在PyDev的虚拟环境中运行SeleniumChrome驱动程序。我已经设法从PyDev外部做到了，但从内部，我得到:selenium.common.exceptions.WebDriverException:Message:'chromedriver