介绍 嗨，我是超新于一般，所以我有一个问题，可能是相当幼稚的芹菜和任务队列。 我想要一个相当大的.csv文件（将其转换为pandas DataFrame）并在所有列对上对其执行皮尔逊测试（统计数学函数）。大约需要9分钟到一个核心，我们有数百个.csv文件！ 所以我想在我们的3台服务器集群上的所有内核之间划分这个处理。这里有一个原型的我的代码迄今.... from celery import Cel
所以我试图按照这里的例子： Python multiprocessing pool.map for multiple arguments 如果我有三个参数，我需要第三个固定的值，例如有些事情是这样的，但它不起作用。引发TypeError，说partial_merge（）只需要2个参数，但只给出1个参数。 import multiprocessing
from functools import p
我有多个服务使用相同的表，我想锁定表使用EF，如果某些服务已经在使用它。 我尝试用以下解决方案的帮助下做到这一点，但它不工作 How can I lock a table on read, using Entity Framework? 欲了解更多信息 我尝试使用从“服务1”这个代码在同时我使用“服务2” 调用相同的功能，但它仍然从表中检索数据。 **我想要“服务1”调用函数，然后表有锁，“服务2
使用下面的示例，一旦future1完成（不阻止future3被提交），future2如何使用future1的结果？ from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time
def wait(seconds):
time.sleep(seconds)
return seconds
pool = Pro
在计算器的前面的讨论： python-multiprocessing-map-vs-map-async 由于quikst3r说：你会注意到地图会顺序执行，但map_async没有。 这是我的地图（块）vs map_async（非块）的例子。 map-sync.py代码。 import multiprocessing
import os
import time
from datetime im