（可序列化任何对象（类，列表）） json 在任何软件间可以在内存数据之间的交互，只能序列化常规的对象（列表 ，字典等） #!...，实现了两个python 内存数据的交互（可序列化任何对象（类，列表）） #json 在任何软件间可以在内存数据之间的交互，只能序列化常规的对象（列表 ，字典等） import json #用法同pickle...更新时间：20190107 解决pickle 报错TypeError: can’t pickle _thread.lock objects 查看原因后发现：模型调用了4个threads ，也就是说4个小线程导致报错...后来查看发现, 进程池内部处理使用了pickle模块(用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换)中的dump(obj, file, protocol=None,)方法对参数进行了封装处理...于是最后使用使用joblib解决， joblib更适合大数据量的模型，且只能往硬盘存储，不能往字符串存储 from sklearn.externals import joblib joblib.dump
一则来自django-redis的报错：TypeError: can't pickle odict_keys objects 迁移到Python3时遇到的一个问题，Py3中的OrderedDict.keys...()返回的是一个对象：odict_keys。...可以迭代的对象，但是不支持index操作，和切片操作。并且不能pickle。所以我就遇到这个坑了。不过它多了一个更新keys的功能，可以看最后的参考链接。...= od.keys() od.update({"c": 'the5fire'}) print(od_keys) python2.7和Python3.6下分别运行: ➜ tmp python2.7 t_py3....py (['a', 'b'], ) ['a', 'b'] ➜ tmp python3.6 t_py3.py odict_keys(['a', 'b']) <class 'odict_keys
一.前言 1.在前一篇文章 python进程Process与线程threading区别 中讲到线程threading共享内存地址，进程与进程Peocess之间相互独立，互不影响（相当于深拷贝）； 2.在线程间通信的时候可以使用...Queue模块完成，进程间通信也可以通过Queue完成，但是此Queue并非线程的Queue，进程间通信Queue是将数据 pickle 后传给另一个进程的 Queue，用于父进程与子进程之间的通信或同一父进程的子进程之间通信...，Pipe用于两个进程的通信； 1.使用Queue进程间通信，Queue包含两个方法： put()：以插入数据到队列中，他还有两个可选参数：blocked和timeout。...Get url_6 from queue mian 2.使用Pipe进程间通信 Pipe常用于两个进程，两个进程分别位于管道的两端 * Pipe方法返回（conn1,conn2）代表一个管道的两个端，Pipe...: can't pickle _thread.lock objects 猜你喜欢: 1.python进程Process模块 2.python进程Process与线程threading区别 3.python
request_seen() 方法，和 Scrapy 中的 request_seen() 方法实现极其类似，不过在这里集合使用的是 server 对象的 sadd() 操作，也就是集合不再是简单的一个简单数据结构了...Request 对象存储到数据库中，但数据库无法直接存储对象，所以需要将 Request 序列化转成字符串再存储，而这两个方法就分别是序列化和反序列化的操作，利用 pickle 库来实现，一般在调用push...对象就是一个 Redis 连接对象，我们可以直接调用其操作 Redis 的方法对数据库进行操作，可以看到这里的操作方法有 llen()、lpush()、rpop() 等，那这就代表此爬取队列是使用的 Redis...此队列是默认使用的队列，也就是爬取队列默认是使用有序集合来存储的。...这里使用的就是python的pickle模块，一个兼容py2和py3的串行化工具。
解决方案： 因为windows操作系统的原因，在Windows中，多进程multiprocessing使用的是序列化pickle来在多进程之间转移数据，而socket对象是不能被序列化的，但是在linux...操作系统上却没问题，因为在linux上多进程multiprocessing使用的是fork，所以在windows上可以改用多线程。...因为网络通信属于io密集型的操作，对cpu计算要求不高，不用多进程，用多线程就行。 令num_workers=0，记得无论是参数设置还是数据集读取处理的代码，都要重新设置。...：python3 PicklingError: Can't pickle at......> attribute lookup on __main_can't...pickle at 0x000001ed8215d-CSDN博客 参考：成功解决can‘t pickle Environment objects和Ran out
pickle或cPickle两者只是实现的语言不同，一个是纯Python实现、另一个是C实现，函数调用基本相同。...是我们可以直观阅读的，而 pickle 不是；3.JSON是可互操作的，在Python系统之外广泛使用，而pickle则是Python专用的；4.默认情况下，JSON 只能表示 Python 内置类型的子集...，不能表示自定义的类；但 pickle 可以表示大量的 Python 数据类型（可以合理使用 Python 的对象内省功能自动地表示大多数类型，复杂情况可以通过实现 specific object APIs...为了实现我们的目的，该指令会与t搭配使用，以产生一个元组 左括号 t 从堆栈中弹出对象，直到一个“(”被弹出，并创建一个包含弹出对象（除了“(”）的元组对象，并且这些对象的顺序必须跟它们压入堆栈时的顺序一致...（2）如果返回值是一个元组，要求是2到5个参数，第一个参数是可调用的对象，第二个是该对象所需的参数元组，剩下三个可选。
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日执行、key-value 数据库，并提供多种语言的 API。...如果返回值是一个字符串，那么会被 转换为一个包含作为响应体的字符串、一个 200 OK 出错代码 和一个 text/html 类型的响应对象。...如果返回值是一个字典，那么会调用 jsonify() 来产生一个响应。以下是转换的规则： 如果视图返回的是一个响应对象，那么就直接返回它。...如果返回的是一个字符串，那么根据这个字符串和缺省参数生成一个用于返回的 响应对象。 如果返回的是一个字典，那么调用 jsonify 创建一个响应对象。...status 的值会重载状态代码， headers 是一个由额外头部值组成的列表 或字典。 如果以上都不是，那么 Flask 会假定返回值是一个有效的 WSGI 应用并把它转换为一个响应对象。
到了讲scrapy-redis框架的时候啦，在讲它之前先提出三个问题： 我们要使用分布式，那么分布式有什么优点？ Scrapy不支持分布式，是为什么？...scrapy-redis是怎么解决这些问题的？ 接下来，我们逐个回答： 分布式的主要优点包括如下两种： 1）充分利用多机器的宽带加速爬取。 2）充分利用多机的IP加速爬取速度。...scrapy-redis是怎么解决这些问题的？...ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300 } 在创建爬虫的时候也有一个调整。...下一章节，我们通过分析scrapy-redis源码，来进一步了解scrapy-redis框架是如何解决分配任务、任务去重以及把所有爬虫采集的数据汇总一处的三个问题的。
我们要把一个Request对象存储到数据库中，但数据库无法直接存储对象，所以先要将Request序列化转成字符串，而这两个方法分别可以实现序列化和反序列化的操作，这个过程可以利用pickle库来实现。...server对象就是一个Redis连接对象，我们可以直接调用其操作Redis的方法对数据库进行操作，这里的操作方法有llen()、lpush()、rpop()等，这就代表此爬取队列使用了Redis的列表...此队列是默认使用的队列，即爬取队列默认是使用有序集合来存储的。 3....不过这里集合使用的是server对象的sadd()操作，也就是集合不再是一个简单数据结构了，而是直接换成了数据库的存储方式。...中断后Redis的队列没有清空，爬取再次启动时，调度器的next_request()会从队列中取到下一个Request，爬取继续。 崔庆才 静觅博客博主
，但数据库无法直接存储对象，所以需要将 Request 序列化转成字符串再存储，而这两个方法就分别是序列化和反序列化的操作，利用 pickle 库来实现，一般在调用 push() 将 Request 存入数据库时会调用...对象就是一个 Redis 连接对象，我们可以直接调用其操作 Redis 的方法对数据库进行操作，可以看到这里的操作方法有 llen()、lpush()、rpop() 等，那这就代表此爬取队列是使用的...去重过滤 我们在前面说过 Scrapy 中的去重实现就是利用集合这个数据结构，但是在 Scrapy 分布式中去重就需要利用一个共享的集合了，那么在这里使用的就是 Redis 中的集合数据结构，我们来看下它的去重类是怎样实现的...request_seen() 方法，和 Scrapy 中的 request_seen() 方法实现极其类似，不过在这里集合使用的是 server 对象的 sadd() 操作，也就是集合不再是简单的一个简单数据结构了...中断后重新爬取的实现，中断后 Redis 的队列没有清空，再次启动时调度器的 next_request() 会从队列中取到下一个 Request，继续爬取。 6.
简介 redis是当前比较热门的NOSQL系统之一，它是一个key-value存储系统。...# Redis默认不是以守护进程的方式运行，可以通过该配置项修改，使用yes启用守护进程 # 启用守护进程后，Redis会把pid写到一个pidfile中，在/var/run/redis.pid daemonize...使用slaveof从 Redis服务器复制一个Redis实例。...默认值为0 vm-max-memory 0 # Redis swap文件分成了很多的page，一个对象可以保存在多个page上面，但一个page上不能被多个对象共享，vm-page-size是要根据存储的数据大小来设定的...# 建议如果存储很多小对象，page大小最后设置为32或64bytes；如果存储很大的对象，则可以使用更大的page，如果不确定，就使用默认值 vm-page-size 32 # 设置swap文件中的
大意为：（错误）misconf redis被配置以保存数据库快照，但misconf redis目前不能在硬盘上持久化。用来修改数据集合的命令不能用，请使用日志的错误详细信息。 ?...由于Redis是daemon模式运行的，没法看到详细的日志。...persist on disk”异常，再查看Redis日志，看到有这样的错误提示“Can’t save in background: fork: Cannot allocate memory”，这个提示很明显...，需要Fork一份主进程，然后在Fork进程内完成数据保存到硬盘的操作，如果主进程使用了4GB的内存，Fork子进程的时候需要额外的4GB，此时内存就不够了，Fork失败，进而数据保存硬盘也失败了。...redis错误：LOADING Redis is loading the dataset in memory 原因是，redis使用的内存超过操作系统一半的内存 查看文件占的内存 du -sh .
一个是DEL，它是对象的阻塞删除。这意味着服务器停止处理新命令，以同步方式收回与一个对象关联的所有内存。...另一个线程将在后台以尽可能快的速度递增地释放对象。 FLUSHALL 和 FLUSHDB 的删除选项（DEL, UNLINK 和 ASYNC）是有使用者选定的。...这种模式在许多应用程序中已经足够好了，但Redis进程的问题或断电可能会导致几分钟的写丢失(取决于配置的保存点)。 Append Only文件是另一种持久性模式，它提供了更好的持久性。...例如使用默认数据fsync策略配置文件中(见后)，Redis可以在一个意外事件中失去一秒的写操作，比如服务器断电，或者如果Redis进程本身发生了什么问题，一个写操作，但操作系统仍然正常运行。...它的工作模式是：Redis会记住最近一次重写后的AOF文件的大小(如果重启后没有重写，则使用启动时的AOF文件的大小)。 如果当前大小大于指定的百分比，就会触发重写。
refcount的作用，主要在于对象的引用计数和内存回收： 当创建新对象时，refcount初始化为1； 当有新程序使用该对象时，refcount加1； 当对象不再被一个新程序使用时，refcount减...Redis中被多次使用的对象(refcount>1)称为共享对象。Redis为了节省内存，当有一些对象重复出现时，新的程序不会创建新的对象，而是仍然使用原来的对象。这个被重复使用的对象，就是共享对象。...虽然共享对象只能是整数值的字符串对象，但是5种类型都可能使用共享对象（如哈希、列表等的元素可以使用）。...AOF重写是AOF持久化的一个机制，用来压缩AOF文件，通过fork一个子进程，重新写一个新的AOF文件，该次重写不是读取旧的AOF文件进行复制，而是读取内存中的Redis数据库，重写一份AOF文件，有点类似于...服务器运行ID(runid) 每个Redis节点(无论主从)，在启动时都会自动生成一个随机ID(每次启动都不一样)，由40个随机的十六进制字符组成；runid用来唯一识别一个Redis节点。
Celery 可以有多个职程（Worker）和中间人（Broker），用来提高Celery的高可用性以及横向扩展能力。 Celery 是用 Python 编写的，但协议可以用任何语言实现。...Celery 支持本地和远程的 workers，可以在本地服务器上启动一个单独的 worker，也可以在远程服务器上启动worker，需要拷贝代码； 3、消息代理: 客户端通过消息队列和 workers...如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery 2、你想对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但你不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务ID, ...Celery默认会使用Pickle来对消息进行序列化。Pickle的好处是简单易用，但是在使用的过程中会有一些坑。当代码发生变动时，已经序列化的对象，反序列化后依然是变更前的代码。 ...好的实践是使用JSON作为序列化格式，使用JSON，不仅可以强迫开发者认真地设计参数，还可以避免使用pickle带来的安全隐患。
进入到下载页面之后，找到需要下载的版本，测试版本(3.0.500)然后点击版本名称进入当前版本页面。 ? 下载之前需要注意的是，红框中，第一个msi后缀的是微软格式的安装包，第二个zip是压缩包。...started, Redis version 3.0.500 [22420] 11 Oct 11:46:23.355 # Can't handle RDB format version 7 [22420...redis启动成功之后就不要关闭，应为celery是基于redis来收发任务的， 需要用到redis的队列。 环境到此安装完成之后，开始写个简单的异步任务。...celery beat， celery启动了一个beat进程一直在不断的判断是否有任务需要执行。...(安装过程自行百度) linux下，我们一般用守护进程的方式来启动 Celery ，不然总不能在打开很多窗口一个窗口启动一个beat等等吧。 在linux下使用supervisor来守护进程。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。...不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。 redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。...默认值为0 vm-max-memory 0 Redis swap文件分成了很多的page，一个对象可以保存在多个page上面，但一个page上不能被多个对象共享，vm-page-size是要根据存储的...RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。 Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。...新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等）数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程。
Celery 支持本地和远程的 workers，可以在 Flask 服务器上启动一个单独的 worker，也可以在远程服务器上启动worker，需要拷贝代码； 消息代理: 客户端通过消息队列和 workers...: None } 常见的数据序列化方式 binary: 二进制序列化方式；python的pickle默认的序列化方法； json:json 支持多种语言, 可用于跨语言方案，但好像不支持自定义的类对象；...@task(bind=True) # 第一个参数是self，使用self.request访问相关的属性 def add(self, x, y): logger.info(self.request.id...；是一个signature对象；可以用作关联任务； link_error: 任务失败后的回调方法，是一个signature对象； 自定义发布者,交换机,路由键, 队列, 优先级,序列方案和压缩方法: task.apply_async...将被杀死，任务移交给父进程 # celery worker的并发数，默认是服务器的内核数目,也是命令行-c参数指定的数目 CELERYD_CONCURRENCY = 4 # celery worker
虚线表示触发器的阈值。 图1 在图1中的点1处，已启动进程，并且CPU负载已显着增加。触发器已激活，管理员注意到它。管理员确定它在正常值范围内，并将触发阈值更改为显示为上面的虚线。...图表下方是所有异常指标的列表。 Redis数据库 Redis是一个开源键值缓存和存储数据库。 Skyline将所有指标和编码时间序列存储在Redis数据库中。...Skyline通过UDP接受MessagePack编码字符串形式的指标。MessagePack是一个像JSON这样的对象序列化规范。...WORKER_PROCESSES - 此选项指定将从Horizon队列中使用的工作进程数。默认值是2。 PICKLE_PORT - 此选项指定侦听Graphite的pickle的TCP端口。...： ENABLE_ALERTS = True 然后找到以下ALERTS部分并添加以下模式： ALERTS = ( (^)("collectd", "smtp", 1800)(^), ) 模式中的第一个值是要监视的进程
一种简单的办法是删除相应的redis key。但是如果redis_key中包含变量呢？...比如查询倒数N的任务数据，它的key是这样的： task:{uid}:{count} # task:1:2， 用户1的倒数第2条任务 之前我使用 keys task:1:* 来找到相关的key的缓存，然后删除之...但是keys 调用会阻塞进程。即使使用SCAN，也很Ugly。所以设计一个简单的缓存更新策略就很必要了。 以资源为出发点 以上面的例子为示例： 以uid（用户）为资源的考量对象。引入版本的概念。...在缓存的对象中，加入version的概念。 cache：{ 'data': xxx, 'version': timestamp } 取缓存时，同时取ut:1的值。...prefix是 key。key_args决定key中动态附加的入参 version_key是一个公共的版本标识。
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