我正在使用多处理模块进行并行处理。下面的代码片段在X位置搜索字符串文件名,并返回找到字符串的文件名。但在某些情况下,搜索过程需要很长时间,所以我试图用超过300秒的时间来终止搜索过程。为此,我使用timeout==300如下所示,这会终止搜索过程,但确实会杀死子进程由波纹管代码生成。我试图找到多种方法但没有成功:/我如何从Pool中杀死父进程及其子进程?importosfrommultiprocessingimportPooldefrunCmd(cmd):lresult=os.popen(cmd).read()returnlresultmain():p=Pool(4)data_path
我有一小部分worker(4)和非常大的任务列表(5000~)。我正在使用池并使用map_async()发送任务。因为我正在运行的任务相当长,所以我将chunksize强制设置为1,这样一个长进程无法支撑一些较短的进程。我想做的是定期检查还有多少任务要提交。我知道最多4个将处于事件状态,我关心的是还有多少要处理。我用谷歌搜索了一下,找不到任何人这样做。一些简单的代码来帮助:importmultiprocessingimporttimedefmytask(num):print('Startedtask,sleeping%s'%num)time.sleep(num)pool=multipr
有一个测试,类似于:import//neededimportspublicclassTestClass{WebDriverdriver;@BeforepublicvoidsetUp(){//somecode}@Testpublicvoidtest1(){//somecode,includinginitofdriver(geckodriver)}//@After//publicvoidtearDown(){//driver.quit();//}}因此,我启动了geckodriver,并使用firefox实例成功运行了我的测试。但我不想在每次运行后关闭firefox窗口,因为我只想分析我拥
我在应用程序中有一些受CPU限制的任务,我想使用多处理模块来使用多核处理器。我接受了一项大任务(视频文件分析),并将其拆分为几个较小的任务,这些任务放入队列中并由工作进程完成。我想知道的是如何从这些工作进程向主进程报告进度。例如,我需要他们发送“我在分析文件1的1000毫秒”。进行此类进度报告的最佳方式是什么? 最佳答案 我会推荐multiprocessing.Queue:没有什么比工作进程在那里发布他们的更新更容易的了(大概是作为他们进度更新的各个方面的元组),而主进程只是等待这样的消息,当他们来更新GUI(或文本UI;-)让用户
我正在使用python的多处理库中的Pool类编写一个将在HPC集群上运行的程序。这是我正在尝试做的事情的抽象:defmyFunction(x):#myObjectisaglobalvariableinthiscasereturnmyFunction2(x,myObject)defmyFunction2(x,myObject):myObject.modify()#hereIamcallingsomemethodthatchangesmyObjectreturnmyObject.f(x)poolVar=Pool()argsArray=[ARGSARRAYGOESHERE]output=p
我需要在一个与所有其他内存完全隔离的进程中多次运行一个函数。我想为此使用multiprocessing(因为我需要序列化来自函数的复杂输出)。我将start_method设置为'spawn'并使用maxtasksperchild=1的池。我希望每个任务都有不同的进程,因此会看到不同的PID:importmultiprocessingimporttimeimportosdeff(x):print("PID:%d"%os.getpid())time.sleep(x)complex_obj=5#morecomplexaxtuallyreturncomplex_objif__name__=='
我正在尝试在我的代码中使用multiprocessing以获得更好的性能。但是,我得到如下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\EpubBuilder\TinyEpub.py",line49,ine.epub2txt()File"D:\EpubBuilder\TinyEpub.py",line43,inepub2txttempread=self.get_text()File"D:\EpubBuilder\TinyEpub.py",line29,inget_texttxtlist=pool.map(self.char2text,charlist
初始化请求的Session时,将创建两个HTTPAdapter和mounttohttpandhttps。这是HTTPAdapter的定义方式:classrequests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10,pool_maxsize=10,max_retries=0,pool_block=False)虽然我了解pool_maxsize的含义(这是一个池可以保存的session数),但我不了解pool_connections的含义或作用。Doc说:Parameters:pool_connections–Thenumberofurllib3con
我有一个Web应用程序超时问题,我怀疑错误出在数据库中。查询运行时间过长。如何增加设置的允许运行时间?我正在通过sqlalchemy和psycopg2使用数据库池。我的数据库是一个Postgres数据库。importpsycopg2importsqlalchemy.poolaspooldefgenerate_conn_string(db_name):db_name=db_name.upper()conn_string="host='{}'port='{}'dbname='{}'user='{}'password='{}'".format(os.environ.get('DB_HOST_
我有一个函数可以执行一些模拟和返回字符串格式的数组。我想运行模拟(功能)不同的输入参数值,超过10000个可能的输入值,并将结果写入单个文件。我正在使用多处理,特别是pool.map函数并行运行模拟。全程模拟功能运行超过10000次需要很长时间,我很想跟踪整个操作过程。我认为下面当前代码中的问题是,pool.map运行函数10000次,在这些操作期间没有任何进程跟踪。一旦并行处理完成运行10000次模拟(可能是几小时到几天),然后我会继续跟踪10000次模拟结果何时被保存到文件中。所以这并不是真正跟踪pool.map操作的处理。我的代码是否有允许进程跟踪的简单修复?defsimFunc