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
我正在使用FlaskLogin和Principal进行身份和角色管理。我的需求直接从文档中描述出来。我的代码在这里:@identity_loaded.connect_via(app)defon_identity_loaded(sender,identity):#Settheidentityuserobjectidentity.user=current_user#AddtheUserNeedtotheidentityifhasattr(current_user,'get_id'):print'current_user'+str(current_user.get_id())identity
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
我正在学习GoogleCloudPub/Sub并遵循此官方文档:WritingandRespondingtoPub/SubMessages-Python当我将它部署到云端并尝试提交消息时，我收到以下错误:Aninternalerroroccurred:403Usernotauthorizedtoperformthisaction.(POSThttps://pubsub.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/topics/your-topic:publish)Seelogsforfullstacktrace.我猜这是由于某些身份验证问题？任
我在nginx版本1.0.0中遇到了这个错误nginx:[emerg]unknowndirective"user"in/etc/nginx/sites-enabled/tornado:1如果我删除用户www-data工作进程会出错nginx:[emerg]unknowndirective"worker_processes"in/etc/nginx/sites-enabled/tornado:1我在谷歌上搜索过，但还是一无所获请帮忙这是我在现场可用的Tornadouserwww-datawww-data;worker_processes1;error_log/var/log/nginx/
根据本手册，我编写了一个简单的sqlalchemy-django模型:http://lethain.com/replacing-django-s-orm-with-sqlalchemy/，这对我来说效果很好。我的Django使用以下设置连接到远程postgresql数据库:DATABASES={'default':{'ENGINE':'django.db.backends.postgresql_psycopg2',#Add'postgresql_psycopg2','postgresql','mysql','sqlite3'or'oracle'.'NAME':'wetlab_dev',
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.
