我有以下程序，没有别的，python3.3。当我运行它时。我明白了NameError:name'threading'isnotdefined我用谷歌搜索，但给出的答案都没有解释我的情况。任何线索？谢谢!#!/usr/bin/pythonimportUtilitiesimportosimportsysimportgetoptimporttimefromqueueimportQueuefromthreadingimportThread_db_lock=threading.Lock()我也试过_db_lock=threading.Lock 最佳答案
我在我的GTK3应用程序中收到以下警告:Gtk-WARNING**:Allocatingsizeto__main__+MCVEWindow0000000004e93b30withoutcallinggtk_widget_get_preferred_width/height().Howdoesthecodeknowthesizetoallocate?当包含Gtk.TreeView的Gtk.ScrolledWindow附加到网格时会出现警告，而网格本身附加到gtk.ApplicationWindow并且有足够的元素让滚动条实际出现。如果没有足够的元素使其可滚动，则不会出现警告。import
最近我正在调整我的一些机器学习管道。我决定利用我的多核处理器。我使用参数n_jobs=-1运行交叉验证。我还对它进行了分析，令我惊讶的是:最重要的功能是:{method'acquire'of'thread.lock'objects}由于我在Pipeline中进行的操作，我不确定这是否是我的错。所以我决定做个小实验:pp=Pipeline([('svc',SVC())])cv=GridSearchCV(pp,{'svc__C':[1,100,200]},jobs=-1,cv=2,refit=True)%pruncv.fit(np.random.rand(1e4,100),np.rando
twisted中defer.execute()和threads.deferToThread()有什么区别？两者都采用相同的参数-一个函数和调用它的参数-并返回一个deferred，它将与调用函数的结果一起触发。threads版本明确声明它将在线程中运行。但是，如果defer版本没有，那么调用它有什么意义呢？在react器中运行的代码永远不会阻塞，因此它调用的任何函数都必须不阻塞。在这一点上，你可以用defer.succeed(f(*args,**kwargs))而不是defer.execute(f,args,kwargs)相同的结果。 最佳答案
我有一个源自df.groupby().size()操作的DataFrame，看起来像这样:LocalizationRNAlevelcytoplasm1Non-expressed72Verylow133Low84Medium65Moderate86High27Veryhigh6cytoplasm&nucleus1Non-expressed52Verylow83Low24Medium105Moderate166High67Veryhigh5cytoplasm&nucleus&plasmamembrane1Non-expressed62Verylow33Low34Medium75Modera
所以最近几天我一直在摆弄python的多处理库，我真的很喜欢处理池。它很容易实现，我可以想象出很多用途。我已经完成了几个我以前听说过的项目来熟悉它，最近完成了一个暴力破解刽子手游戏的程序。任何人，我正在做一个执行时间比较，对单线程和处理池中100万到200万之间的所有素数求和。现在，对于hangmancruncher来说，将游戏放在处理池中可以将执行时间提高大约8倍(i7具有8个内核)，但是当磨掉这些素数时，它实际上增加处理时间几乎是4倍。谁能告诉我这是为什么？这是供有兴趣查看或测试它的任何人使用的代码:#!/user/bin/python.exeimportmathfrommulti
我想在for循环中填充一个2D-numpy数组，并通过使用多处理来加快计算速度。importnumpyfrommultiprocessingimportPoolarray_2D=numpy.zeros((20,10))pool=Pool(processes=4)deffill_array(start_val):returnrange(start_val,start_val+10)list_start_vals=range(40,60)forlineinxrange(20):array_2D[line,:]=pool.map(fill_array,list_start_vals)pool
这个问题在这里已经有了答案:WhatdoesThreadLocalObjectsmeaninFlask?(1个回答)关闭2年前。我正在评估python框架以构建RESTAPI。我研究过包括Flask在内的许多框架，发现Flask非常有趣且易于使用，具有构建RESTWeb服务所需的所有功能。我没有得到的一件事是在flask文档中提到它使用“本地线程并且存在可伸缩性问题”。Flaskusesthreadlocalobjects(contextlocalobjectsinfact,theysupportgreenletcontextsaswell)forrequest,sessionanda
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,
我在使用标准DjangoFileField和tempfile.TemporaryFile时遇到问题。每当我尝试使用TemporaryFile保存FileField时，我都会收到“无法确定文件大小”错误。例如，给定一个名为Model的模型、一个名为FileField的文件字段和一个名为TempFile的临时文件:Model.FileField.save('foobar',django.core.files.File(TempFile),save=True)这将给我上述错误。有什么想法吗？ 最佳答案 我在使用tempfile.Tempo
