我正在开发一个计算密集型的django应用程序。使用芹菜,执行耗时的任务,使用Redis作为代理,并用于缓存发布。
Redis缓存用于跨芹菜任务共享大型字典结构。
我有一个rest api,可以频繁地在Redis缓存中编写/更新python字典(在1秒后)。每次api调用都会启动一个新任务。
在localhost上,一切都运行得很好。但在Aws上,elastic-beanstalk应用程序在运行一段时间后会崩溃。
当字典结构为空时,它不会崩溃。下面是我如何更新缓存的代码。
r = redis.StrictRedis(host=Constants.REDIS_CACHE_ADDRESS, por
在我的python代码中,我使用了抓取python,并尝试在ope python脚本中打开3个站点。
我现在的代码是:
from grab import Grab
...
g = Grab(interface=ip, headers=headers)
a = g.go('http://site1.com');
g = Grab(interface=ip, headers=headers)
b = g.go('http://site2.com');
g = Grab(interface=ip, headers=headers)
c = g.go('
我试图在Python的numpy模块的帮助下并行化一些使用multiprocessing的计算。考虑一下这个简化的例子:
import time
import numpy
from multiprocessing import Pool
def test_func(i):
a = numpy.random.normal(size=1000000)
b = numpy.random.normal(size=1000000)
for i in range(2000):
a = a + b
b = a - b
a = a
我有一个大文件(几乎是20GB ),超过20百万行,每一行代表单独序列化的JSON。
将文件line by line作为常规的loop读取并在联机数据上执行操作需要花费大量的时间()。
是否有任何state of art方法或best practices用于读取并行中的大型文件和较小块,以使处理更快?
我使用Python3.6.X
我使用.NETCore 2.0创建了一个API;这个API连接到一个oracle数据库来检索所需的数据;其中一个函数花费了太多的时间,所以我决定使用缓存来更快地检索数据;
函数描述:获得排序
缓存期间:每周一在缓存内存中更新数据
我正在使用IMemoryCache,但问题是数据不会被缓存多天;在从数据库中检索数据并花费太多时间(10秒)之后,它只会持续一个小时;下面是我的代码:
var dateNow = DateTime.Now;
int diff = 7; // if today is Monday then should add 7 days to get next Monday da
我们一直在为SSRS 2016构建报告。在2分钟内执行的报告工作正常。但是,我们有些遥控器需要10分钟以上的时间。
但是,在执行报告时,它会在大约2分钟后超时,并返回以下错误:
Sys.WebForms.PageRequestManagerServerErrorException: An unknown error occurred
while processing the request on the server.
The status code returned from the server was: 502
我尝试在web.config中设置执行超时
<httpRuntim
我们有Microsoft SQL Server 2017 (RTM-GDR) (KB4583456) - 14.0.2037.2 (X64) Nov 2 2020 19:19:59 Copyright (C) 2017 Microsoft Corporation Standard Edition (64-bit) on Windows Server 2016 Standard 10.0 <X64> (Build 14393: )
服务器实际安装了256 GB的RAM。Server的内存限制设置为210 GB。我注意到,服务器在进行查询时每个查询请求39 GB内存(210 * 0.7
我有一个程序,可以处理大量数据,并且可以缓存其中的大部分数据,以便在内存中重用后续记录。我缓存的越多,它的运行速度就越快。但是如果我缓存太多,那么就会重新开始,这需要更长的时间!
在异常发生后,我尝试做任何事情都不太成功-我无法获得足够的内存来做任何事情。
此外,我还尝试分配一个巨大的对象,然后立即取消分配它,但结果不一致。也许我做错了什么?
无论如何,我坚持的是对缓存对象的数量设置一个硬编码的限制,根据经验,这个限制似乎足够低。有更好的主意吗?谢谢。
应答后编辑
下面的代码看起来就是我想要的:
Loop
Dim memFailPoint As MemoryFailPoint = N
请看下面的代码片段
Python 3.10.1 (main, Dec 10 2021, 10:36:36) [Clang 12.0.5 (clang-1205.0.22.11)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from shelve import DbfilenameShelf as db
>>> x = db("test") ## crea