什么是沙发床游泳池
在 couch base 网址中，例如服务器:端口/池/默认 沙发座游泳池到底是什么.它将始终是默认值还是我们可以更改它. 那里写了一些文字 http://www.couchbase.com/docs/couchbase-manual-1.8/couchbase-admin-restapi-key-concepts-resources.html 但是我不能真正得到它100％.请任
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带有代理支持的多线程蜘蛛Python包?
除了使用urllib之外，没有人知道可以通过http代理进行快速，多线程下载的URL的最有效的软件包吗?我知道诸如Twisted，Scrapy，libcurl等之类的东西，但我对它们还不够了解，无法做出决定，甚至他们也可以使用代理.谢谢！ 解决方案 很容易在python中实现. urlopen()函数有效 透明地与代理 不需要身份验证.在Unix中 或Windows环境中，设置 ht
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如何创建对象池以能够借用和返回对象
我想知道，是否可以创建对象池?这样我就可以从池中取出一个对象，一旦完成工作，就可以将其放入池中. 解决方案 我想知道，是否可以创建对象池?这样我就可以从池中取出一个对象，一旦完成工作，就可以将其放入池中. 可能是的.如果新对象的构建很昂贵(例如建立数据库连接)，或者由于其他原因GC带宽太高(在Android领域通常会出现问题)，则可以在许多情况下看到性能提高. 以下是一些可
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在Oracle ucp中找不到oracle.ucp.jdbc.PoolDataSourceFactory
我想使用以下代码创建Oracle UCP: import oracle.ucp.jdbc.PoolDataSource; import oracle.ucp.jdbc.PoolDataSourceFactory; System.out.println("***** OracleDS_UCP -> start init of PoolDataSource"); Po
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是否有通用的“对象池"?实施德尔福?
我在寻找Delphi的数据库连接池实现时碰到了这一点. 对象池需要两种方法: get-从池中获取一个对象(如果池为空或其大小未达到其最大大小，则将创建一个新实例)，此方法必须是线程安全的，因此一个对象不能被两个线程同时获取.如果所有对象都在使用中，则get方法必须阻塞(也许有一个可选的超时时间) 放置-将对象释放(返回)到池中 所以用例看起来像 O := Pool.G
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如何在WebSockets中使用FixedChannelPool?
您好，其他开发人员... 我正在尝试实现WebSocket固定连接池，不幸的是netty为FixedChannelPool提供的指南很差，最大的“所能获得的"是他们的我使用的客户端代码示例并从此帖子发现，bootstrap.handler(new ChannelInitializer())是被ChannelPool 覆盖 然后我尝试将ChannelInitializer块移至:
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如何在IIS中监视.NET MySQL数据连接器的连接池
我已经在Google上对此进行了一些搜索，但是无法找到确切的答案.我们在日志中看到以下错误: 超时已过期.超时时间过后才获得 池中的连接.这可能是因为所有共享 连接正在使用中，并且已达到最大池大小.堆栈跟踪:在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlPool.GetConnection()在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlConnection.Op
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批评此python代码(带有线程池的爬网程序)
这个python代码有多好?需要批评) 这段代码有错误，有时脚本会打印"ALL WAIT-CAN FINISH！"(全部等待-可以完成！). 并冻结(没有其他动作发生了.)，但我找不到发生这种情况的原因? 具有线程池的站点搜寻器: import sys from urllib import urlopen from BeautifulSoup import BeautifulSoup,
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Python HTTPConnectionPool无法建立新连接:[Errno 11004] getaddrinfo失败
我想知道我的请求是否被网站停止了，我需要设置一个代理.我首先尝试关闭http的连接，但是我失败了.我也尝试测试我的代码，但现在看来没有任何输出.我使用代理一切都会好吗? 这是代码. import requests from urllib.parse import urlencode import json from bs4 import BeautifulSoup import re fro
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线程池有多个限制
我想要一个线程池，该线程池最多提供X个线程来处理任务，到目前为止没有问题.但是，每个提交的任务都可以指定一个特定的IO目标(例如Y). 因此，提交的IOTask返回目标"google.com"，其限制为4(Y)，而该池的全局限制为16(X).我想提交10个google.com-tasks，其中只有4个并行处理，并且池中有12个线程可用于其他任务. 我该如何实现? 解决方案 您可
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Python，多线程速度太慢，多进程
我是多处理新手， 我对线程有所了解，但是我需要提高这种计算的速度，希望可以使用多处理: 示例描述::将字符串发送到线程，更改字符串+基准测试， 将结果发送回打印. from threading import Thread class Alter(Thread): def __init__(self, word): Thread.__init__(self
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ThreadPool和Pool用于并行处理
是否可以通过指定要使用的CPU和内核数，在python中同时使用ThreadPool和Pool来并行化循环? 例如，我有一个循环执行为: from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool from tqdm import tqdm import numpy as np def my_function(x): retur
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正确的方法来实现资源池
我正在尝试实现一种管理资源池的方法，以便调用代码可以请求一个对象，如果有的话，将从池中提供一个对象，否则将使其等待.但是，我无法使同步正常工作.我的池类中的内容是这样的(其中autoEvent是最初设置为用信号表示的AutoResetEvent: public Foo GetFooFromPool() { autoEvent.WaitOne(); var foo = Pool
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Python多重处理apply_async< assert left> 0“；断言错误
我正在尝试在Pool中异步加载numpy文件: self.pool = Pool(2, maxtasksperchild = 1) ... nextPackage = self.pool.apply_async(loadPackages, (...)) for fi in np.arange(len(files)): packages = nextPackage.get(timeou
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如何为参与者指定线程池
我有一个使用全局线程池的现有Java/scala应用程序.我想开始在项目中使用actor，但希望应用程序中的所有内容都使用同一池. 我知道我可以设置actor使用的最大线程数，但希望共享线程池.这是必要/合理的，并且可以指定参与者的线程池吗? 如果不可能/建议，在将actor集成到已经使用线程的应用程序中时，有什么经验法则吗? 谢谢. 解决方案 我相信您可以执行以下操作:
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Python Pathos进程池是否非守护进程?
我如何在python3中而不是在多处理模块中使用pathos实现非守护进程? 更具体地说，我指的是: Python进程池非守护程序? 这篇文章的答案通过多处理模块实现了非守护进程.不幸的是，该模块不允许在其他对象中使用lambda函数，但在Python 2中却可以这样做. #import multiprocessing #import multiprocessing.pool i
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如何使我的程序在python中使用系统的多个内核?
我想在我拥有的所有内核上运行我的程序.这是我在程序中使用的下面的代码(它是完整程序的一部分.以某种方式，设法编写了工作流程). def ssmake(data): sslist=[] for cols in data.columns: sslist.append(cols) return sslist def scorecal(slisted):
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multiprocessing.pool.MapResult._number_left没有给出我期望的结果
我对应该返回的_number_left感到困惑.我假设这是池中剩余的任务数量，但是它似乎无法在我的代码中提供正确的值.例如，如果我有一个由10个工人组成的池，它们的数量为1000，那么我希望result._number_left从1000开始倒数.但是，它只告诉我在代码即将完成之前我还有40个工人.我在这里想念什么吗? 代码: import multiprocessing impo
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如何在现有的多处理池中增加特定数量的额外工作人员?
在以下情况下，我创建了具有两个工作程序的默认池并执行任务.在任务处理过程中，会定期检查task_queue，使其不会超过特定的长度限制，并防止上/下流混乱.如何动态添加更多的工作程序以减少任务队列长度? import multiprocessing as mp ... code snippet... def main(poolsize, start_process): pool
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与串行映射相比，为什么多处理池映射不加快速度?
我有这个非常简单的python代码，我想通过并行化来加快速度.但是，无论我做什么，在标准地图上multiprocessing.Pool.map都不会获得任何好处. 我读过其他线程，人们在使用这些线程时会使用非常小的函数，这些函数无法很好地并行化并导致过多的开销，但是我认为在这种情况下应该不是这种情况. 我做错什么了吗? 这是例子 #!/usr/bin/python imp
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