我想停止一个worker的所有线程。我有一个有10个worker的线程池:defmyfunction(i):print(i)if(i==20):sys.exit()p=multiprocessing.Pool(10,init_worker)foriinrange(100):p.apply_async(myfunction,(i,))我的程序不会停止，其他进程会继续工作，直到完成所有100次迭代。我想从调用sys.exit()的线程内部完全停止池。目前的编写方式只会停止调用sys.exit()的worker。 最佳答案 这没有按您预期
我有一个python应用程序，它使用字典作为多个进程之间的共享内存:frommultiprocessingimportManagermanager=Manager()shared_dict=manager.dict()RESTAPI是使用Flask实现的。在使用pywsgi或简单地Flask.run初始化Flask服务器时，一切正常。我决定加入混合gunicorn。现在，当我从任何工作人员访问这个共享字典时(即使只有一个工作人员正在运行)我得到错误:message=connection.recv_bytes(256)#rejectlargemessageIOError:[Errno35
我在启动celery任务时遇到问题。当您在本地运行以下命令时celery-Acodebaseworker--loglevel=debug--beat我得到以下响应/local/lib/python2.7/site-packages/twisted/internet/endpoints.py:30:DeprecationWarning:twisted.internet.interfaces.IStreamClientEndpointStringParserwasdeprecatedinTwisted14.0.0:ThisinterfacehasbeensupersededbyIStrea
前言有一些前端技术点，即使以前用过，但没有自己动手归纳总结过，许久还是要回过头来还是需要重新梳理。于是，本文就来梳理一下WebWorker。为什么需要WebWorker由于JavaScript语言采用的是单线程，同一时刻只能做一件事，如果有多个同步计算任务执行，则在这段同步计算逻辑执行完之前，它下方的代码不会执行，从而造成了阻塞，用户的交互也可能无响应。但如果把这段同步计算逻辑放到WebWorker执行，在这段逻辑计算运行期间依然可以执行它下方的代码，用户的操作也可以响应了。WebWorker是什么HTML5提供并规范了WebWorker这样一套API，它允许一段JavaScript程序运行在
我有非常标准的Django+Rabbitmq+Celery设置，有1个Celery任务和5个worker。任务将相同(我简化了一点)大文件(~100MB)异步上传到多个远程PC。一切都以使用大量内存为代价运行良好，因为每个任务/工作人员都将那个大文件单独加载到内存中。我想做的是拥有某种缓存，所有任务都可以访问，即只加载一次文件。基于locmem的Django缓存将是完美的，但正如文档所说:“每个进程都有自己的私有(private)缓存实例”，我需要所有工作人员都可以访问此缓存。尝试使用#2129820中描述的Celery信号，但这不是我需要的。所以问题是:有没有一种方法可以在Celer
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
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
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.
