我在UbuntuEC2节点上有一个Django项目，我一直用它来设置异步使用Celery。我关注this连同文档。我已经能够在命令行上完成一项基本任务，使用:(env1)ubuntu@ip-172-31-22-65:~/projects/tp$celery--app=myproject.celery:appworker--loglevel=INFO启动一个worker。从那以后，我对Python进行了一些更改，但意识到我需要重新启动一个worker。从命令行，我试过了:psauxww|grep'celeryworker'|awk'{print$2}'|xargskill-9但我可以看到
我有一个使用Gunicorn并且在本地运行良好的DjangoWeb应用程序，但是当我在EC2上部署应用程序时，我发现Gunicorn失败了:$gunicorn_django-b127.0.0.1:8000--settings=myapp.settings.dev--debug--log-levelinfo2012-09-1617:39:24[28333][INFO]Startinggunicorn0.14.62012-09-1617:39:24[28333][INFO]Listeningat:http://127.0.0.1:8000(28333)2012-09-1617:39:24[
我正在使用Celery独立(不在Django中)。我计划在多台物理机器上运行一种工作任务类型。该任务执行以下操作接受XML文档。转换它。使多次数据库读取和写入。我使用的是PostgreSQL，但这同样适用于使用连接的其他存储类型。过去，我使用数据库连接池来避免在每个请求上创建新的数据库连接或避免连接打开时间过长。但是，由于每个Celery工作人员都在单独的进程中运行，我不确定他们实际上如何能够共享池。我错过了什么吗？我知道Celery允许您保留从Celery工作人员返回的结果，但这不是我在这里想要做的。根据处理的数据，每个任务可以执行多个不同的更新或插入。从Celeryworker中访
我试图弄清楚如何移植线程程序以使用asyncio.我有很多代码可以同步几个标准库Queues，基本上是这样的:importqueue,random,threading,timeq=queue.Queue()defproduce():whileTrue:time.sleep(0.5+random.random())#sleepfor.5-1.5secondsq.put(random.random())defconsume():whileTrue:value=q.get(block=True)print("Consumed",value)threading.Thread(target=pr
这个问题在这里已经有了答案:Howtousemultiprocessingpool.mapwithmultiplearguments(22个回答)关闭7年前。我需要一些方法来使用pool.map()中接受多个参数的函数。根据我的理解，pool.map()的目标函数只能有一个可迭代的参数，但有没有办法可以传递其他参数？在这种情况下，我需要传入一些配置变量，例如我的Lock()和日志信息到目标函数。我试图做一些研究，我认为我可以使用部分函数来让它工作？但是我不完全理解这些是如何工作的。任何帮助将不胜感激!这是我想做的一个简单示例:deftarget(items,lock):foritemi
我有一个非常大的(只读)数据数组，希望由多个进程并行处理。我喜欢Pool.map函数，并希望使用它来并行计算该数据上的函数。我看到可以使用Value或Array类在进程之间使用共享内存数据。但是当我尝试使用它时，我得到一个RuntimeError:'SynchronizedStringobjectsshouldonlybesharedbetweenprocessesthroughinheritancewhenusingthePool.mapfunction:这是我正在尝试做的一个简化示例:fromsysimportstdinfrommultiprocessingimportPool,A
这个问题在这里已经有了答案:TypeError:method()takes1positionalargumentbut2weregiven(11个回答)关闭5个月前。我正在尝试实现一个子类，但它会抛出错误:TypeError:worker()接受0个位置参数，但给出了1个classKeyStatisticCollection(DataDownloadUtilities.DataDownloadCollection):defGenerateAddressStrings(self):passdefworker():passdefDownloadProc(self):pass
我想知道python的Multiprocessing.Pool类与map、imap和map_async一起工作的方式。我的特殊问题是我想映射一个创建大量内存对象的迭代器，并且不希望所有这些对象同时生成到内存中。我想看看各种map()函数是否会使我的迭代器干涸，或者仅在子进程缓慢推进时智能地调用next()函数，所以我像这样破解了一些测试:defg():forelinxrange(100):printelyieldeldeff(x):time.sleep(1)returnx*xif__name__=='__main__':pool=Pool(processes=4)#start4work
我正在使用'multiprocess.Pool.imap_unordered'如下frommultiprocessingimportPoolpool=Pool()formapped_resultinpool.imap_unordered(mapping_func,args_iter):dosomeadditionalprocessingonmapped_result我需要在for循环之后调用pool.close或pool.join吗？ 最佳答案 不，你没有，但如果你不再使用游泳池可能是个好主意。调用pool.close或pool.j
我通过SwingWorker类在应用程序中使用线程。它工作正常，但我对在try-catchblock中显示错误消息对话框有一种不好的感觉。它可能会阻止应用程序吗？这就是现在的样子:SwingWorkerworker=newSwingWorker(){//ExecutedinbackgroundthreadpublicVoiddoInBackground(){try{DoFancyStuff();}catch(Exceptione){e.printStackTrace();Stringmsg=String.format("Unexpectedproblem:%s",e.toString(
