我试图模拟Python3多处理中的生产者-消费者设计。主要问题是生产者启动,但消费者直到生产者完成(在这种情况下,消费者没有启动,因为生产者永远不会结束)。
以下是代码:
#!/usr/bin/python3
from scapy.all import *
from queue import Queue
from multiprocessing import Process
queue = Queue()
class Producer(Process):
def run(self):
global queue
print("Starting
在python3.6中,我有以下代码,它派生了一个进程,子进程更改了一个变量。但是,相同名称的变量保持不变
import os, sys, time
var = 42
child_pid = os.fork()
if child_pid == 0:
print(f"Child Process start {os.getpid()}.")
var = 20
print(f"Child variable {var}")
time.sleep(10)
print(f"Child Process end {os.get
在我的Linux系统中,我看到了以下内容:
# ip link list
....
2: eth2: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP mode DEFAULT qlen 1000
....
qdisc mq是什么?在http://lartc.org/lartc.html中,我只找到有关IMQ的信息。
在指南中的示例中也有qdisc noop和qdisc noqueue,但没有关于它们的详细信息。
在Django中,我有一个简单的测试用例失败:
模型(app/models.py):
from django.db import models
class M(models.Model):
condition = models.CharField(max_length=80, db_index=True)
测试(app/tests.py):
from django.test import TestCase
import threading
import time
from app.models import M
def insert():
time.sleep(0.3)
我有两个进程,一个将查询其他data.There将在有限的时间内(每秒10000)和数据(>100mb)将传输的数据(>100mb)将是一个整数类型(双精度,整型)我的问题是在哪种方式连接这个进程?
共享内存、消息队列、lpc(本地过程调用)或其他...
还有,我想问一下你推荐的图书馆是哪一个?顺便说一下,请不要建议MPI。编辑:在windows xp 32位下
我需要在python中的一个大型数据集(>10 in )上运行多个(1000-1000)个搜索查询。为了加快速度,我希望并行运行各个查询。然而,据我所知,将数据集解析到不同的进程会复制它,从而增加内存需求,这很快就变得不可行了。所以,我想问社区,有没有可能在不增加内存使用的情况下,在多个并行运行的进程(函数)中解析(处理)大型数据集?
下面是一个示例脚本。在这里,随着n的增加,内存使用量也会增加,并且很快就会受到限制。
from multiprocessing import Pool
import sys
def goo(d):
for k,v in d.items():