我有一个Scrapy多级蜘蛛,它在本地工作,但是在每次请求时在云中返回GeneratorExit。
下面是解析方法:
def parse(self, response):
results = list(response.css(".list-group li a::attr(href)"))
for c in results:
meta = {}
for key in response.meta.keys():
meta[key] = response.meta[key]
yield res
我对python语言很陌生,请在这一点上与我保持一致。
我想在两个单独的线程中运行两个状态机,通过队列相互通信。我使用包创建状态机。
我的理解是,执行操作的所有操作/代码都必须隐藏在事务中。
这些行取自转换包的示例,显示了将代码放在何处进行转换。
# escapades. Because the legal department says so.
self.machine.add_transition('complete_mission', 'saving the world', 'sweaty',
TensorFlow有CIFAR-10教程,其中.Python 中的源代码。
它有,用于从二进制文件中读取示例。
我不明白它是怎么工作的。怀疑这在某种程度上与TensorFlow延迟性质有关,但不知道怎么回事。
在某些情况下,例程执行以下操作:
# Read a record, getting filenames from the filename_queue. No
# header or footer in the CIFAR-10 format, so we leave header_bytes
# and footer_bytes at their default of 0.
我使用urllib2下载相对较大的文件(每个10MB),然后将其作为json文件加载,并将数据插入到mysql数据库中,然后在无限循环中重复此过程。下载大约需要一分钟,然后将所有内容加载到mysql中。有没有办法创建一个线程,当主线程使用python插入到mysql中时进行下载?
我的伪代码:
while 1:
download file with urllib2
decode as json file
extract data I want
do some computations on data
insert data into mysql
非常感谢!
我使用的是Python Flask框架。
我需要使用python的多处理模块。基本上,我希望在单独的微处理器中运行每个作业。
这是我的代码
import multiprocessing
def indexFindSubscriber(self):
jobs = []
for idx, val in enumerate(allNetworks):
print("index is %d and value is %s" % (idx, val['ip']))
process = multiprocessing.P
我有以下代码:
from multiprocessing import Process, Manager, Event
manager = Manager()
shared_Queue = manager.Queue(10)
ev = Event()
def do_this(shared_queue, ev):
while not ev.is_set():
if not shared_Queue.__getattribute__('empty')():
item = shared_queue.get()
p
我使用concurrent.futures来实现多处理。我得到了一个queue.Full错误,这是奇怪的,因为我只分配10个作业。
A_list = [np.random.rand(2000, 2000) for i in range(10)]
with ProcessPoolExecutor() as pool:
pool.map(np.linalg.svd, A_list)
错误:
Exception in thread Thread-9:
Traceback (most recent call last):
File "/Library/Frameworks/Pyt