随笔分类 - python分布式学习
摘要:一、简介 有三种多进程启动方法之间存在权衡: fork 更快,因为它进行的是父进程的整个虚拟内存的写时复制,这包括已初始化的Python解释器、已加载的模块和内存中的构造对象。 但是,fork 不会复制父进程的线程。因此,父进程中由其他线程持有的锁(在内存中)会被卡在子进程中,没有拥有能解锁它们的线
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摘要:一、为什么? 你正在使用多进程来在多个进程中运行一些代码,但它却“卡”住了。 你查看 CPU 使用情况,却发现没有任何进展,无法完成任何工作。 到底发生了什么? 在许多情况下,你只需要加上一行代码就可以解决这个问题(可以跳到最后一句尝试一下),但是首先,让我们深入探讨 Python 的故障以及 PO
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摘要:给出cloudpickle的GitHub地址: https://github.com/cloudpipe/cloudpickle 单机的Python序列化模块有自带的pickle,但是在Python的分布式计算中进行序列化则是使用cloudpickle。之所以在分布式计算中Python的序列化使用c
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摘要:参考: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html cloudpickle —— Python分布式序列化的专用模块 python多进程multiprocessing模块的变量传递问题:父进程中的numpy.array对象
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摘要:简介 rpc:远程过程调用协议。简单的来说就是客户端可以很方便得远程调用服务端的接口程序,而不用管底层是如何实现的。 XML-RPC的全称是XML Remote Procedure Call,即XML(标准通用标记语言下的一个子集)远程过程调用。它是一套允许运行在不同操作系统、不同环境的程序实现基于
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摘要:前言 这次分享的文章是我《Python爬虫开发与项目实战》基础篇 第七章的内容,关于如何手工打造简单分布式爬虫 (如果大家对这本书感兴趣的话,可以看一下 试读样章),下面是文章的具体内容。 本章讲的依旧是实战项目,实战内容是打造分布式爬虫,这对初学者来说,是一个不小的挑战,也是一次有意义的尝试。这次
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