我创建了一个具有以下目录结构的芹菜应用程序(如芹菜网站中所示)：proj |-- celery.py |-- celery.pyc |-- __init__.py |-- __init__.pyc |-- tasks.py `-- tasks.pyc以下是celery.py的内容from __future__ import absolute_importfrom celery import Celeryapp = Celery('proj',broker='amqp://rabbitmquser:<my_passowrd>@localhost:5672/localvhost',#backend='amqp://',include=['proj.tasks'])# Optional configuration, see ...
在我发现的教程中,每个请求总是打开和关闭连接,例如：import asyncio import asyncpgasync def run():conn = await asyncpg.connect(user='user', password='password',database='database', host='127.0.0.1')values = await conn.fetch('''SELECT * FROM mytable''')await conn.close()loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(run())虽然这适用于单个功能,但Web应用程序如何？ IE：例如在Tornado中,每个URL都是...
multiprocessing.pool.apply_async 可以执行并行的进程，但是会将所有进程先读入列表，对于不是很多数量的进程来说没有问题，但是如果进行数量很多，比如100万条，1000万条，而进程不能很快完成，内存就会占用很多，甚至挤爆内存。那么如何限制内存的占有量呢，可以检测pool._cache的长度，如果超过一定的长度，就让最后进入pool中的进程等待，以达到减少内存占有的目录。 from multiprocessing import Pool import timedef downl...
我有以下代码利用多处理迭代大型列表并找到匹配.一旦在任何一个进程中找到匹配,我如何才能停止所有进程？我见过一些例子,但我似乎都不适合我在这里做的事情.#!/usr/bin/env python3.5 import sys, itertools, multiprocessing, functoolsalphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ12234567890!@#$%^&*?,()-=+[]/;" num_parts = 4 part_size = len(alphabet) // num_partsdef do_job(first_bits):for x in ...
下面的代码在Unix上完美运行,但在Windows 7上生成多处理.TimeoutError(两个操作系统都使用python 2.7). 知道为什么吗？谢谢.from multiprocessing import Pooldef increment(x):return x + 1def decrement(x):return x - 1pool = Pool(processes=2) res1 = pool.map_async(increment, range(10)) res2 = pool.map_async(decrement, range(10))print res1.get(timeout=1) print res2.get(timeout=1)解决方法:您需要将实际的程序逻辑...
apply方法是阻塞的。 意思就是等待当前子进程执行完毕后，在执行下一个进程。 例如： 执行结果如下： 因为apply是阻塞的，所以进入子进程执行后，等待当前子进程执行完毕，在继续执行下一个进程。 例如： 有三个进程0，1，2。等待子进程0执行完毕后，在执行子进程1，然后子进程2，最后回到主进程执行主进程剩余部分，就像上面的执行结果一样。 相当于：这样好像跟单进程串行执行没什么区别了。 apply_async 是异步非阻塞的。 意思...
apply方法是阻塞的。 意思就是等待当前子进程执行完毕后，在执行下一个进程。 例如：执行结果如下：因为apply是阻塞的，所以进入子进程执行后，等待当前子进程执行完毕，在继续执行下一个进程。 例如： 有三个进程0，1，2。等待子进程0执行完毕后，在执行子进程1，然后子进程2，最后回到主进程执行主进程剩余部分，就像上面的执行结果一样。 相当于：这样好像跟单进程串行执行没什么区别了。 apply_async 是异步非阻塞的。 意思就是...