eventlet

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    일반적인 파이썬 스레드와 greenthread (eventlet)의 threading.Lock(), threading.Semaphore() 동작 간에는 어떤 차이가 있습니까?

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    필자가 아는 한, 파이썬에서 멀티 코어 환경에서 일반 스레딩을 사용하면 GIL은 일반적으로 성능에 영향을 미치고 부정적인 방법 (스레드가 GIL을 지속적으로 획득 및 릴리스하고 스레드/프로세서간에 많은 컨텍스트 전환을 시도하기 때문에). 많은 사람들이 녹색 줄을 사용하기 시작했습니다. 이벤트 릿. 이벤트 릿 라이브러리를 사용하면 여러 개의 녹색 스레드가 협

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    배경 : 우리는 ORM으로 SqlAlchem ​​y의를 사용하는 파이썬 웹 응용 프로그램이 있습니다. 현재 Gunicorn (동기화 작업자)과 함께이 응용 프로그램을 실행합니다. 이 응용 프로그램은 긴 실행 요청 (대용량 파일 제공, X-Sendfile/X-Accel-Redirect 사용에 대한 조언은 Python 응용 프로그램에서 동적으로 생성되기 때문에

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    IO 파일 비동기 (비 차단) : It uses epoll or libevent for highly scalable non-blocking I/O. 가 I/O를 여기에 내가 비 - 블로킹 (non-blocking) 알고는 소켓과 상호 작용하는 경우에 대해 설명합니다. 소켓이 이벤트 릿에 의해 초록색/패치가 붙으면 소켓 연결이 비 차단이됩니다. 내 질문은

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    나는 현재 기본적으로 내가 몇 시간 전에 만든 간단한 모니터링 스크립트를 수정하고 : 다른 것들 사이에 이 포함 된 사전의 목록을 작성을 웹 사이트의 URL 는 가 다시 전송 데이터는 (기본적으로 없음으로 설정) (기본적으로 없음으로 설정) 응답하는 데 걸린 시간 목록에서 각 URL을 쿼리하고 (GET) '시간'및 '데이터'입력란에 관련 데이터를 입력하십시

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    eventlet을 사용하여 장고 - 셀러리 작업을 실행합니다. 그러나 뭔가가 여전히 차단되고 있습니다. 내가 eventlet의 차단 탐지를 사용하고 getaddrinfo()가 차단되고 있음을 발견했습니다. 나는 어딘가에 "dnspython"패키지를 설치해야한다고 읽었지 만, 그렇지 않건간에 차이는 없습니다. 이 순간에 설치됩니다 : dnspython

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    특히 Eventlet의 GreenPool 클래스. 큰 파일을 다중 파트 업로드의 개별 조각으로 S3에 업로드하는 코드를 테스트했습니다. 지금까지 알아챈 점은 eventlet을 사용할 때 CPU 사용량이 훨씬 적다는 점입니다. Threadlet을 사용하는 것 이상의 Eventlet에 대한 다른 장단점을 찾고 있습니다. 감사.

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    ms azure linux VM에 프로젝트를 배포하고 있습니다. 각 서비스는 다른 서버에 배포됩니다. 실제로 서버용입니다. 하지만 작동하지 않습니다. celeryd는 항상 20 ~ 30 HTTP 요청을 통해 응답하지 않습니다. 그리고 나서 ctrl + c 다음에 작동하여 celeryd를 다시 시작하십시오. 하지만 .. 곧 중단됩니다. Eventlet 및 g

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    가 얼마 전에 내 장고 프로젝트에 대한 외국 서비스와 상호 작용하는 코드를 작성 시간 초과. 그럼 난과 같이, gunicorn에 대한 풀 구현을 지정하여 gevent로 패치하기로 결정 : python manage.py run_gunicorn -k gevent 그리고 지금 get 전화가 timout 예외에 의해 중단되지 않습니다. 나는 eventlet에

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    크롬 클라이언트의 백본 컬렉션에 대한 모델 변경을 스트리밍하는 웹 앱이 있습니다. 업데이트 유형과 검토 대상에 따라 페이지의 일부를 렌더링 할 수도 있고 렌더링하지 않을 수도있는 몇 가지 백본보기가 있습니다. 예를 들어, 모델에 대한 일부 변경 사항은 다시 렌더링되는 컬렉션에 대한 뷰가되고 업데이트되는 모델에 대한 상세 패널 뷰가 열릴 수도 있고 그렇지 않