TypeError: can't pickle _thread.lock objects 分布式進程學習 中出現的錯誤 QueueManager.register('get_task_queue', callable=get_task()) 原因是這里的callable的參數賦值方法加了 ...
相關代碼: max threads num為進程中的線程個數,db為數據庫操作相關的類,i為數字,seeds為db執行select后返回的元組。 修改第 行為第 行,及相關代碼之后運行時報錯。 錯誤信息: 開始以為錯誤是由於傳遞的最后一個參數由i改為seeds引起,google后發現元組 列表 字符串類型都是pickleable的。 錯誤是傳遞的db類型變為thread.lock造成的,而之前的d ...
2012-08-22 11:35 0 4149 推薦指數:
TypeError: can't pickle _thread.lock objects 分布式進程學習 中出現的錯誤 QueueManager.register('get_task_queue', callable=get_task()) 原因是這里的callable的參數賦值方法加了 ...
示例1: 運行結果: Starting PoolWorker-1Starting PoolWorker-2congbo, it works! pool.apply_async(run('congbo')) 這種使用方式也行?見示例2。 示例 ...
一、multiprocessing模塊 multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象,multiprocessing模塊像線程一樣管理進程,這個是multiprocessing的核心,它與threading很相似,對多核CPU的利用率會比threading好的多 ...
本文轉至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基礎上進行了一些小小改動。 在利用Python進行系統管理的時候,特別是同時操作多個文件目錄,或者遠程控制多台主機,並行操作可以節約大量的時間。當被操作對象數目不大時,可以直接 ...
結果 例4:使用多個進程池 在利用Python進行系統管理的時候,特別是同時 ...
在利用Python進行系統管理的時候,特別是同時操作多個文件目錄,或者遠程控制多台主機,並行操作可以節約大量的時間。當被操作對象數目不大時,可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程,十幾個還好,但如果是上百個,上千個目標,手動的去限制進程數量卻又太過繁瑣,此時 ...
1、multiprocessing.pool函數 class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]]) 用途:A process ...
進程池: 進程池的使用有四種方式:apply_async、apply、map_async、map。其中apply_async和map_async是異步的,也就是啟動進程函數之后會繼續執行后續的代 ...