我将celery2.4.1与python2.6、rabbitmq后端和django一起使用。如果工作人员关闭，我希望我的任务能够正确清理。据我所知，您无法提供任务析构函数，因此我尝试连接到worker_shutdown信号。备注:AbortableTask仅适用于数据库后端，所以我不能使用它。fromcelery.signalsimportworker_shutdown@taskdefmytask(*args)obj=DoStuff()defshutdown_hook(*args):print"Workershuttingdown"#cleanupnicelyobj.stop()wor
我注意到一个小的重构对性能造成了奇怪的影响，该重构将循环替换为对递归函数内的内置max的调用。这是我能制作的最简单的复制品:importtimedeff1(n):ifnbest:best=currentreturnbestdeff2(n):ifnf1和f2都使用标准递归计算阶乘，但添加了不必要的最大化(这样我就可以使用max一个递归，同时仍然保持递归简单):#pseudocodefactorial(0)=1factorial(1)=1factorial(n)=max(factorial(n-1)*n,factorial(n-2)*n)它是在没有内存的情况下实现的，因此调用次数呈指数级增
有没有一种在gunicornworkers之间共享多处理锁的好方法？我正在尝试用Flask编写一个jsonAPI。一些API调用将与管理正在运行的进程的python类交互(如用于视频转换的ffmpeg)。当我将WebWorker的数量扩大到1个以上时，如何确保只有1个Worker同时与类(class)互动？我最初的想法是使用multiprocessing.Lock以便start()函数可以是原子的。我认为我没有找到创建锁的正确位置，以便所有工作人员共享一个锁:#runserver.pyfromflaskimportFlaskfromwerkzeug.contrib.fixersimpo
我有一个列表:hello=['1','1','2','1','2','2','7']我想显示列表中最常见的元素，所以我使用了:m=max(set(hello),key=hello.count)但是，我意识到列表中可能有两个元素以相同的频率出现，例如上面列表中的1和2。Max仅输出最大频率元素的第一个实例。什么样的命令可以检查一个列表，看看两个元素是否都具有最大实例数，如果是，则输出它们？我在这里不知所措。 最佳答案 使用与当前类似的方法，您将首先找到最大计数，然后查找具有该计数的每个项目:>>>m=max(map(hello.cou
我有一个flask应用程序，我需要APScheduler的调度功能。问题是:我在哪里启动调度程序实例？我使用uwsgi+nginx为这个应用程序提供多个worker，我最终不会得到多个Scheduler实例，它们会相互忽略吗？如果这是正确的，一个作业会被触发多次，不是吗？在这种情况下最好的策略是什么，这样我最终只有一个Scheduler实例并且仍然能够从计划的作业中访问应用程序的上下文？Thisquestion尽管使用gunicorn而不是uwsgi也有同样的问题，但答案可能是相似的。下面是将“app”定义为uwsgi可调用应用程序对象的代码。包含此代码的文件称为wsgi.py(无关紧
使用带有负inf输入的tf.maximum如下:tf.maximum(-math.inf,-math.inf).eval()给出预期结果-inf但是，tf.reduce_max，在相同的输入上:tf.reduce_max([-math.inf,-math.inf]).eval()给出:-3.40282e+38，这是最小的float32。对于正无穷大输入，两个函数都会产生inf。这是错误吗？ 最佳答案 这原来是Eigen中的一个错误，它已经被修复并推送到TensorFlow。可以在此处跟踪问题:https://github.com/t
我经常发现自己用Python编写程序，构建一个大型(兆字节)只读数据结构，然后使用该数据结构分析一个非常大(总共数百兆字节)的小记录列表。每条记录都可以并行分析，所以一个自然的模式是设置只读数据结构并将其分配给全局变量，然后创建一个multiprocessing.Pool。(通过fork将数据结构隐式复制到每个工作进程中)，然后使用imap_unordered并行处理记录。这种模式的骨架看起来像这样:classifier=Nonedefclassify_row(row):returnclassifier.classify(row)defclassify(classifier_spec,
我正在尝试通过gunicorn运行一个简单的flask应用程序，但无论我做什么，我的工作人员都会超时。无论是否存在针对应用程序的事件，无论我将timeout值设置为什么，工作人员都将始终超时。是什么导致他们超时？当我发出请求时，请求成功通过，但工作人员仍然超时。这是我正在运行的:gunicorntest_app.py-b127.0.0.1:8000--log-level=debug--log-file/tmp/log*Runningonhttp://127.0.0.1:5000/127.0.0.1--[28/Aug/201411:23:50]"GET/HTTP/1.1"200-127.
推荐：NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景1.准备场景步骤1打开 3dsMax。smart_phone.max打开已随教程提供。打开3dsMax步骤2按 M 打开材质编辑器。选择空材料槽。单击漫射通道。它将打开材质/贴图浏览器窗口。选择位图，然后单击确定。材质编辑器步骤3选择屏幕.jpg图像。这将用作手机屏幕。质地步骤4我在场景中使用了几个全向灯。灯步骤5按 Shift-Q 或 F9 渲染帧。这看起来不错，但现在屏幕上没有反光光泽。渲染场景2.创造反光光泽步骤1创建一个长度和宽度分别为 200 和 80 的平面。创建平面步骤2将这架飞机放在手机前面，如图所示下图。把飞机放在前
我想使用Celery在具有四张Tesla卡的GPU服务器上运行作业。我用一个由四个worker组成的池运行Celeryworker，这样每张卡总是运行一项工作。我的问题是如何指示worker每人领取一个GPU。目前我依赖于工作进程都应该有连续进程ID的假设:device_id=os.getpid()%self.ndevices但是，我不能保证它总是有效，即当工作进程随着时间的推移重新启动时。所以理想情况下，我想直接获取每个worker的ID。有人可以告诉我是否可以从任务中检查工作人员，或者可以建议一种不同的解决方案来跨GPU分配作业？ 最佳答案
