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_
我有两个进程(参见示例代码)，每个进程都尝试访问一个threading.local对象。我希望下面的代码打印“a”和“b”(以任意顺序)。相反，我得到“a”和“a”。当我启动全新的进程时，如何才能优雅而稳健地重置threading.local对象？importthreadingimportmultiprocessingl=threading.local()l.x='a'deff():printgetattr(l,'x','b')multiprocessing.Process(target=f).start()f()编辑:作为引用，当我使用threading.Thread而不是multi
我有许多线程等待一个事件，执行一些操作，然后再次等待该事件。另一个线程将在适当的时候触发该事件。我想不出一种方法来确保每个等待线程在设置事件时恰好触发一次。我目前设置了触发线程，睡了一会儿，然后清除它。不幸的是，这会导致等待线程多次获取set事件，或者根本没有。我不能简单地让触发线程生成响应线程来运行它们一次，因为它们是对来自其他地方的请求的响应。简而言之:在Python中，我怎样才能让一个线程设置一个事件并确保每个等待线程在事件被清除之前恰好对事件执行一次？更新:我试过使用锁和队列来设置它，但它不起作用。这是我拥有的:#Globals-usedtosynchthreadswaitin
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
这个问题在这里已经有了答案:Concurrent.futuresvsMultiprocessinginPython3(6个答案)关闭5年前。请给我解释一下这两个类有什么区别？concurrent.futures.ProcessPoolExecutormultiprocessing.pool.Pool我注意到Python2中存在multiprocessing模块。但是功能上呢？
我有一些multiprocessingPython代码，看起来有点像这样:importtimefrommultiprocessingimportPoolimportnumpyasnpclassMyClass(object):def__init__(self):self.myAttribute=np.zeros(100000000)#basicallyabigmemorystructdefmy_multithreaded_analysis(self):arg_lists=[(self,i)foriinrange(10)]pool=Pool(processes=10)result=pool
我尝试创建一个简单的flask应用程序:fromflaskimportFlaskapp=Flask(__name__)if__name__=='__main__':app.run()但是当我添加调试时:FLASK_APP=run.pyFLASK_ENV=developmentFLASK_DEBUG=1我收到以下错误:ValueError:signalonlyworksinmainthread这里是完整的堆栈跟踪FLASK_APP=run.pyFLASK_ENV=developmentFLASK_DEBUG=1Infolderc:/MyProjectPath/apic:\MyProjec
我有一个正在运行的线程(下面的代码)启动了一个阻塞子进程。为了确保其他线程不会启动相同的子进程，我在这个subprocess.call调用周围设置了一个锁。我还希望能够终止此子进程调用，因此我有一个从其他地方调用的停止函数。如果子进程过早停止，我也想释放锁，这就是下面的代码所做的:classSomeThread(threading.Thread):defrun(self):aLock.acquire()self.clip=subprocess.call(['mplayer','Avatar.h264'],stdin=subprocess.PIPE)aLock.release()defs
我有一个640x480图片的numpy.array，每张图片的长度为630张。因此，总阵列为630x480x640。我想生成一个平均图像，并计算标准偏差所有630张图像中的每个像素。这很容易实现avg_image=numpy.mean(img_array,axis=0)std_image=numpy.std(img_array,axis=0)但是，因为我正在为50个左右这样的数组运行它，并且有一个8核/16线程工作站，我想我会变得贪婪并与多处理。池。所以我做了以下事情:defchunk_avg_map(chunk):#dotheprocessingsig_avg=numpy.mean(
我想限制子进程中的资源访问。例如-限制http下载、磁盘io等。我怎样才能实现扩展这个基本代码？请分享一些基本的代码示例。pool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())whilejob_queue.is_jobs_for_processing():forjobinjob_queue.pull_jobs_for_processing:pool.apply_async(do_job,callback=callback)pool.close()pool.join() 最佳答案
