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
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
我正在重构我的代码以使用celeryworker。之前我使用argparse来传递命令行参数。例如if__name__=="__main__":parser=argparse.ArgumentParser(description='Node')parser.add_argument('--environment',action="store",default='local',help="enve.g.productionofdevelopment")environment=arg_options.environment但现在我得到了这个错误。celery-Atasksworker--l
我在寻找对我来说似乎相对简单的东西时遇到了问题。我正在使用Celery3.1和Python3，我想用参数初始化我的工作人员，以便他们可以使用这些详细信息进行设置。具体而言:这些工作人员将执行需要使用身份验证凭据与第三方API交互的任务。工作人员有必要在执行任何任务之前将身份验证详细信息传递给API服务器(身份验证详细信息在第一次身份验证请求后存储在cookie中)。我想在工作人员从CLI启动时将这些登录凭据传递给工作人员。然后我希望工作人员使用它们进行身份验证并存储session以供在使用future任务时使用(理想情况下这将存储在可以从任务访问的属性中)。Celery可以吗？作为旁注
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
我正在使用python多处理功能将某些功能映射到某些元素。类似这样的事情:defcomputeStuff(arguments,globalData,concurrent=True):pool=multiprocessing.Pool(initializer=initWorker,initargs=(globalData,))results=pool.map(workerFunction,list(enumerate(arguments)))returnresultsdefinitWorker(globalData):workerFunction.globalData=globalDat
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_
我编写了以下代码来让我懒惰的第二个CPU核心工作。代码所做的基本上是首先在目录层次结构中找到所需的“海”文件，然后执行一组外部脚本来处理这些二进制“海”文件，以生成50到100个文本和二进制文件。正如问题的标题所建议的那样，以并行方式提高处理速度。这个问题源于我们在IPython用户列表上进行的长时间讨论，标题为“Cannotstartipcluster”。从我对IPython的并行处理功能的实验开始。问题是我无法让这段代码正确运行。如果包含“sea”文件的文件夹仅包含“sea”文件，脚本将完成其执行而不完全执行外部脚本运行。(假设我有30-50个外部脚本要运行，但我的多处理启用脚本仅
