问题:我可以在Windows上以高效的方式将多处理模块与gevent一起使用吗？场景:我有一个基于gevent的Python应用程序在Windows上执行异步I/O。该应用程序主要受I/O限制，但也有更高CPU负载的峰值。此应用程序需要通过其标准输入和标准输出来控制控制台应用程序。我无法修改此控制台应用程序，用户将能够使用他自己的自定义应用程序，只有基于文本(行)的通信协议(protocol)是固定的。我有一个使用子进程和线程的工作实现，但我宁愿将整个基于子进程的通信代码与这些线程一起移动到一个单独的进程中，以将主应用程序变回单线程。我计划为此使用多处理模块。预读:我经常在网上搜索并阅

当我使用Pythonmultiprocessing访问MySQL数据库时，总是报错:OperationalError:(2006,'MySQLserverhasgoneaway')LostconnectiontoMySQLserverduringquery如果有人能向我解释一下，我将不胜感激。这是我的代码:classMetricSource:def__init__(self,task):self.task=taskdefget_next_task_time(self):try:task_id=self.task.idnext_task=Task.objects.get(id=task_

简单的研究是:Ant生活模拟我正在创建一个面向Anthill的OO结构，一个Ant的类和整个模拟器的一个类。现在我正在集思广益“如何”让Ant“活”起来......我知道有这样的项目才刚刚开始，但我正在集思广益，我不是在寻找just-ready-to-eat-dish。真诚地，我必须进行一些测试以了解“什么更好”，AFAIK线程在Python中使用的内存比进程少。当你开始模拟时，“Ant”必须做的只是:随机方向移动，如果他们找到食物->吃/带到蚁丘，如果他们从另一个正在运输食物的蚁丘找到另一只Ant->攻击->收集食物->做必须做的事情......等等......这意味着我必须在Ant

在subprocessPython2模块，Popen可以被赋予一个env。似乎与Process等效的方法在multiprocessing模块是在args或kwargs中传递env字典，然后使用os.environ['FOO']=value在target中。这是正确的方法吗？安全吗？我的意思是，没有修改父进程或其他子进程中的环境的风险？这是一个示例(有效)。importmultiprocessingimporttimeimportosdeftarget(someid):os.environ['FOO']="foo%i"%someidforiinrange(10):print"Job%i:

有谁知道从multiprocessing.Queue获得接近LIFO甚至不接近FIFO(例如随机)行为的干净方法？替代问题:有人可以指出管理multiprocessing.Queue背后的实际存储结构的线程的代码吗？这似乎是微不足道的提供大约后进先出的访问权限，但我在试图找到它的过程中迷失了方向。注意事项:我相信multiprocessing.Queuedoesnotguaranteeorder.美好的。但它是near-FIFO，所以near-LIFO会很棒。我可以将所有当前项目从队列中取出并在处理它们之前颠倒顺序，但我更愿意尽可能避免困惑。(编辑)澄清一下:我正在使用multipro

我需要执行一个包含许多并行数据库连接和查询的池。我想使用multiprocessing.Pool或concurrent.futuresProcessPoolExecutor。Python2.7.5在某些情况下，查询请求花费的时间太长或永远不会完成(挂起/僵尸进程)。我想从超时的multiprocessing.Pool或concurrent.futuresProcessPoolExecutor中终止特定进程。这是一个如何终止/重新生成整个进程池的示例，但理想情况下我会尽量减少CPU抖动，因为我只想终止在超时秒后未返回数据的特定长时间运行的进程。由于某些原因，在返回并完成所有结果后，下面的

我正在试验Python2.6中的新多处理模块。我正在创建多个进程，每个进程都有自己的multiprocessor.JoinableQueue实例。每个进程生成一个或多个共享JoinableQueue实例(通过每个线程的__init__方法传入)的工作线程(threading.Thread的子类)。它似乎通常可以工作，但偶尔会出现不可预测的失败并出现以下错误:File"C:\DocumentsandSettings\Brian\Desktop\testscript.py",line49,inrunself.queue.task_done()File"C:\Python26\lib\mul

我想拉出当前队列中的所有项目。还有一个线程不断的在另一端放item，每期我都想获取当前队列中的所有item。有什么理由更喜欢:res=[]whileq.qsize>0:res.append(q.get())或res=[]whileTrue:try:res.append(q.get(block=False))exceptQueue.Empty:break现在文档明确指出qsize()>0不会阻止队列在get上阻塞，但这是否仅在多个线程可以从输出中获取的情况下才正确？Queue.qsize()Returntheapproximatesizeofthequeue.Note,qsize()>0

context是classmultiprocessing.pool.Pool构造函数中的可选参数。Documentation只说:contextcanbeusedtospecifythecontextusedforstartingtheworkerprocesses.Usuallyapooliscreatedusingthefunctionmultiprocessing.Pool()orthePool()methodofacontextobject.Inbothcasescontextissetappropriately.它没有阐明什么是“上下文对象”，为什么classPool构造函数

threading模块中的锁是否可以与multiprocessing模块中的锁互换？ 最佳答案 您通常可以互换使用这两者，但您需要了解其中的差异。例如，multiprocessing.Event由命名信号量支持，它对应用程序下的平台敏感。Multiprocessing.Lock由Multiprocessing.SemLock支持-因此它需要命名信号量。本质上，您可以互换使用它们，但是使用多进程的锁会引入一些对应用程序的平台要求(即，它不能在BSD上运行:)) 关于Python:来自`th