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HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialSo behandeln Sie KeyboardInterrupt mit Multiprocessing-Pools in Python ordnungsgemäß

How to Gracefully Handle KeyboardInterrupt with Multiprocessing Pools in Python

Behandlung von Tastaturunterbrechungen in Multiprocessing-Pools: Eine Python-Falle

Im Multiprocessing-Modul von Python scheitern KeyboardInterrupt-Ereignisse scheinbar daran, Arbeitsprozesse innerhalb eines Pools zu beenden. Betrachten Sie den Codeausschnitt:

<code class="python">from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from sys import exit

def slowly_square(i):
    sleep(1)
    return i*i

def go():
    pool = Pool(8)
    try:
        results = pool.map(slowly_square, range(40))
    except KeyboardInterrupt:
        # **** THIS PART NEVER EXECUTES. ****
        pool.terminate()
        print "You cancelled the program!"
        sys.exit(1)
    print "\nFinally, here are the results: ", results

if __name__ == "__main__":
    go()</code>

Wenn Sie Strg C drücken, um einen KeyboardInterrupt auszulösen, bleibt der Code auf unbestimmte Zeit hängen, anstatt den Pool ordnungsgemäß zu beenden. Dies liegt an einem Python-Fehler, der verhindert, dass KeyboardInterrupt Aufrufe von threading.Condition.wait() unterbricht.

Workaround:

Eine Workaround-Lösung besteht darin, eine Zeitüberschreitung anzugeben für den Poolbetrieb. Ersetzen Sie:

<code class="python">    results = pool.map(slowly_square, range(40))</code>

durch:

<code class="python">    results = pool.map_async(slowly_square, range(40)).get(9999999)</code>

Durch die Angabe eines beliebig großen Timeouts beseitigen Sie effektiv das Blockierungsverhalten und ermöglichen eine sofortige Verarbeitung des Interrupts. Dadurch werden alle Arbeitsprozesse ordnungsgemäß beendet, wenn Strg C gedrückt wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo behandeln Sie KeyboardInterrupt mit Multiprocessing-Pools in Python ordnungsgemäß. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Was sind einige häufige Gründe, warum ein Python -Skript möglicherweise nicht auf Unix ausgeführt wird?Was sind einige häufige Gründe, warum ein Python -Skript möglicherweise nicht auf Unix ausgeführt wird?Apr 28, 2025 am 12:18 AM

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Geben Sie ein Beispiel für ein Szenario an, in dem die Verwendung eines Python -Arrays angemessener wäre als die Verwendung einer Liste.Geben Sie ein Beispiel für ein Szenario an, in dem die Verwendung eines Python -Arrays angemessener wäre als die Verwendung einer Liste.Apr 28, 2025 am 12:15 AM

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Was sind die Auswirkungen der Leistung bei der Verwendung von Listen im Vergleich zu Arrays in Python?Was sind die Auswirkungen der Leistung bei der Verwendung von Listen im Vergleich zu Arrays in Python?Apr 28, 2025 am 12:10 AM

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

Wie handelt es sich bei Numpy um die Speicherverwaltung für große Arrays?Wie handelt es sich bei Numpy um die Speicherverwaltung für große Arrays?Apr 28, 2025 am 12:07 AM

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

Was erfordert das Importieren eines Moduls: Listen oder Arrays?Was erfordert das Importieren eines Moduls: Listen oder Arrays?Apr 28, 2025 am 12:06 AM

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

Welche Datentypen können in einem Python -Array gespeichert werden?Welche Datentypen können in einem Python -Array gespeichert werden?Apr 27, 2025 am 12:11 AM

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Was passiert, wenn Sie versuchen, einen Wert des falschen Datentyps in einem Python -Array zu speichern?Was passiert, wenn Sie versuchen, einen Wert des falschen Datentyps in einem Python -Array zu speichern?Apr 27, 2025 am 12:10 AM

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

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