# 报错信息 # 问题原因 # 解决方法 —— 类函数不带返回值 # 解决方法 —— 类函数带返回值 # 全部代码 ...
示例 : 运行结果: Starting PoolWorker Starting PoolWorker congbo, it works pool.apply async run congbo 这种使用方式也行 见示例 。 示例 : 运行结果: 没有打印出 It s my turn ,程序没有切换到主进程接着执行,子进程死循环。 说明这种使用方式是不对的,只能像 apply async 原型那样使用 ...
2012-08-24 13:39 5 8328 推荐指数:
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最近在用python的cPickle和Pickle模块来序列化,如果对序列化不了解,可以点击这里,序列化的时候遇到一个问题 在谷歌百度上查了很多,但是终究没有答案,我突然想,一般如果类比较简单,不能是不被pickle的,所以我想,一定是初始化一个实例的时候实例的属性某些属性导致 ...
相关代码: max_threads_num为进程中的线程个数,db为数据库操作相关的类,i为数字,seeds为db执行select后返回的元组。 修改第3行为第5行,及相关代码 ...
一、multiprocessing模块 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,multiprocessing模块像线程一样管理进程,这个是multiprocessing的核心,它与threading很相似,对多核CPU的利用率会比threading好的多 ...
本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动。 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时,可以直接 ...
python2,socket多进程的错误pickle.PicklingError: Can't pickle 报错: Traceback (most recent call last): File ...
结果 例4:使用多个进程池 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时 ...
在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时 ...