加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 湖南网 (https://www.hunanwang.cn/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 建站 > 正文

Python漫衍式历程中你会碰着的坑

发布时间:2019-05-29 06:54:34 所属栏目:建站 来源:编程思录
导读:小惊大怪 你是不是在用Python3可能在windows体系上编程?最重要的是你对历程和线程不是很清晰?那么恭喜你,在python漫衍式历程中,会有坑等着你去挖。。。(hahahaha,此处应承我恐吓一下你)恶作剧的啦,不外,假如你知道序列中不支持匿名函数,那这个坑就和

此刻,可以试试漫衍式历程的事变结果了。先启动task_master.py处事历程:

  1. Traceback (most recent call last): 
  2.  File "F:/Python/untitled/xianchengjincheng/master.py", line 25, in <module> 
  3.  manager.start() 
  4.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessingmanagers.py", line 513, in start 
  5.  self._process.start() 
  6.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessingprocess.py", line 105, in start 
  7.  self._popen = self._Popen(self) 
  8.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessingcontext.py", line 322, in _Popen 
  9.  return Popen(process_obj) 
  10.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessingpopen_spawn_win32.py", line 65, in __init__ 
  11.  reduction.dump(process_obj, to_child) 
  12.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessing 
  13. eduction.py", line 60, in dump 
  14.  ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) 
  15. _pickle.PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x00000202D1921E18>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed 

task_master.py历程发送完使命后,开始守候result行列的功效。此刻启动task_worker.py历程:

  1. Connect to server 127.0.0.1... 
  2. Traceback (most recent call last): 
  3.  File "F:/Python/untitled/xianchengjincheng/work.py", line 24, in <module> 
  4.  m.connect() 
  5.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessingmanagers.py", line 489, in connect 
  6.  conn = Client(self._address, authkey=self._authkey) 
  7.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessingconnection.py", line 487, in Client 
  8.  c = SocketClient(address) 
  9.  File "F:Pythonpystalllibmultiprocessingconnection.py", line 614, in SocketClient 
  10.  s.connect(address) 
  11. ConnectionRefusedError: [WinError 10061] 因为方针计较机起劲拒绝,无法毗连。 

看到没,功效都堕落了,我们好好说明一下到底哪堕落了。。。

错误说明

在task_master.py的报错提醒中,我们知道它说lambda错误,这是由于序列化不支持匿名函数,以是我们得修改代码,从头对queue用QueueManager举办封装放到收集中。

  1. # 把两个Queue都注册到收集上, callable参数关联了Queue工具 
  2. QueueManager.register('get_task_queue',callable=return_task_queue)  
  3. QueueManager.register('get_result_queue',callable=return_result_queue) 

个中task_queue和result_queue是两个行列,别离存放使命和功效。它们用来举办历程间通讯,互换工具。

由于是漫衍式的情形,放入queue中的数据必要守候Workers呆板运算处理赏罚后再举办读取,这样就必要对queue用QueueManager举办封装放到收集中,这是通过上面的2行代码来实现的。我们给return_task_queue的收集挪用接口取了一个名get_task_queue,而return_result_queue的名字是get_result_queue,利便区分对哪个queue举办操纵。task.put(n)等于对task_queue举办写入数据,相等于分派使命。而result.get()等于守候workers呆板处理赏罚后返回的功效。

值得留意 在windows体系中你必必要写IP地点,而其他操纵体系好比linux操纵体系则就不要了。

  1. # windows必要写ip地点 
  2. manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 5000), authkey=b'abc') 

修改后的代码

(编辑:湖南网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

热点阅读