python-multithreading

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Pywebview는 두 개의 webviews를 열지 않는 한 플라스크 앱을 차단합니다.

저는 크롬을 통해 현재 간단하게 제공되는 매우 간단한 플라스크 백엔드로 파이썬 데스크톱 웹 앱을 만들었습니다. 내가 pywebview를 사용하여 패키지하려고하지만, intestesting로드 블록으로 만났다. 내 패키지의 기본 파일에 다음과 같습니다 코드가이 거의 체계적으로 실패 import os import sys from flasher import

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팬더 스레드 풀을 사용하여 거대한 데이터 세트에 대해 여러 열에 순위를 매기십시오.

데이터 프레임의 각 열을 랭크해야합니다. 현재 아래 코드를 사용하고 있습니다 : for x in range(1,len(cols)): data[cols[x]] = data[cols[x]].rank(ascending=0) 작은 데이터 세트에서 작동합니다. 50,000 개 이상의 열과 20,000 개의 행이 있습니다. Threadpool으로 더 빨리

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tKinter 다중 스레딩 스레드 중지

간단한 예제에서 tKinter가있는 Python GUI를 만들었습니다. 카운터를 증가시키는 간단한 루프를 트리거하는 버튼이 있습니다. 성공적으로 카운터를 스레딩하여 내 GUI가 멈추지 않게했지만 계산을 멈추는 데 문제가 있습니다. 여기 내 코드는 다음과 같습니다. # threading_example.py import threading from threa

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데이터 스레드간에 데이터를 전달하는 방법은 무엇입니까?

파이썬에서 ASCII 데이터를 공유하는 세 개의 스레드가 있습니다. 첫 번째 스레드는 매우 빠른 속도로 직렬 포트에서 직렬 데이터를 읽습니다. 그런 다음 필자는이 데이터를 파싱하여 작성한 소켓으로 전달합니다. 또한 직렬 데이터의 일부 데이터는 XML 파일에 기록됩니다. 글로벌 통역사 잠금 장치와 그 한계에 대해 알고 있습니다. 나는 1/10 초 이내에 이러

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파이썬에서 별도의 스레드에서 같은 함수를 호출하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

동일한 함수를이라고하는 별도의 스레드에서 호출하고 각 인스턴스에 대해 반환 값이 별도로있는 별도의 목록을 함수없이 복제하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 예 : import threading def function(a): returned_values = [] ct = threading.currentThread() whil

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Numexpr 감지 코어 수가 코어 수보다 적음

원격 클러스터에서 간단한 어레이 추가에 numexpr을 사용하고 있습니다. 내 컴퓨터에는 8 개의 코어가 있고 원격 클러스터에는 28 개의 코어가 있습니다. Numexpr 설명서는 "초기화 시간 동안 Numexpr은이 숫자를 시스템에서 감지 된 코어 수로 설정합니다"라고하지만 클러스터는이 출력을 제공합니다. detect_number_of_cores()가 2

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Keras "pickle_safe": 파이썬에서 "pickle safe"또는 "non picklable"이라는 것은 무엇을 의미합니까?

Keras fit_generator()의 매개 변수는 pickle_safe이며 기본값은 False입니다. 이 pickle_safe 인이면 훈련이 더 빨리 실행될 수 있으므로 플래그를 True으로 설정 하시겠습니까? Kera's docs에 따르면 : pickle_safe : true의 경우, 사용 과정을 기반으로 스레딩. 이 구현은 멀티 프로세싱에 의존하기

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Django 클래스 기반 뷰 :이 예제에서는 자물쇠가 제대로 작동합니까?

class MyView(ListView): def get_context_data(self, **kwargs): context = super().get_context_data(**kwargs) a_class = MyClass() context['...'] = a_class.is_a_lock_reduntant_here(

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파이썬에서 여러 파일을 읽는 것을 최적화하는 방법

나는 python 2.7에서 디렉토리의 모든 파일을 읽고 내용을 집계해야하는 프로그램이 있습니다. 지금, 나는 다른과 같이 후 단일 스레드 하나에이 일을 해요 : def read_file(path): with open(path, 'r') as f: return f.read() files = map(read_file, paths) 내가 그러나

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파이썬 : 나는 때 스레드에 UDP 소켓의 데이터를 시작하고 통과에 스레드를 시작하려는 ...</p> <p>을 처리 파이썬 멍청한 놈의

비트 스레드에 UDP 소켓 데이터를 전달하는,하지만 난 궁금 방법 스레드가 처리하고 나서 클라이언트에 적절하게 응답 할 수 있도록합니다. 내가 지금까지 본 모든 예제는 스레드를 만들고, 뭔가를하고, 그것을 빈 반복합니다. 나는 수천 개의 쓰레드가 생성되는 것을 원하지 않으며, 단지 하나의 쓰레드 만이 특정 타입의 메시지 데이터를 처리하는 것을 원하지 않는다