Python 3.x dispy示例程序挂起_Python 3.x_Dispy

Python 3.x dispy示例程序挂起

python-3.x

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TL；DR:我无法使最基本的

dispy

示例代码正常运行。为什么不呢

详细信息：

我正在尝试用python进行分布式处理，我认为这个库听起来很有趣，因为它具有全面的功能集

然而，我一直试图遵循他们的基本规范程序示例，但我一无所获

我已经安装了dispy（
```
python-mpipinstalldispy
```
）
我转到另一台具有相同子网地址的机器，运行了
```
python dispynode.py
```
。它似乎有效，因为我得到了以下输出： 2016-06-14 10:33:38 dispynode-dispynode版本4.6.14
2016-06-14 10:33:38 asyncoro-版本4.1，带有epoll I/O通知程序
2016-06-14 10:33:38 dispynode-在10.0.48.54:51348为8个CPU提供服务
输入“退出”或“退出”终止dispynode，“停止”停止
服务，“启动”以重新启动服务，“CPU”以更改使用的CPU，
要获得状态，请执行以下操作：
回到我的客户机上，我运行从下载的示例代码，复制到这里：

当我运行这个（

python sample.py

）时，它只是挂起。通过pdb调试，我看到它最终挂起在

dispy/\uuuuu init\uuuuuu.py（117）\uuuuuu call\uuuuuuuu（）

。该行显示为

self.finish.wait（）

。finish只是一个python线程，因为

wait（）

然后进入

lib/python3.5/threading.py（531）wait（）

。一旦碰到等待按钮，它就会挂起

我尝试在客户机上运行dispynode，得到了相同的结果。我尝试了许多将节点传递到集群创建中的变体，例如：

cluster = dispy.JobCluster(compute, nodes=['localhost'])
cluster = dispy.JobCluster(compute, nodes=['*'])
cluster = dispy.JobCluster(compute, nodes=[<hostname of the remote node running the client>])

cluster=dispy.JobCluster（计算，节点=['localhost']））
cluster=dispy.JobCluster（计算，节点=['*']）
cluster=dispy.JobCluster（计算，节点=[]）

我尝试过在未注释的

cluster.wait（）行中运行，得到了相同的结果
当我添加日志记录（cluster=dispy.JobCluster（compute，loglevel=10）
）时，我在客户端获得了以下输出：
2016-06-14 10:27:01 asyncoro-版本4.1，带有epoll I/O通知程序

2016-06-14 10:27:01 dispy-dispy客户电话：51347
2016-06-14 10:27:01 dispy-将故障恢复信息存储在“\u dispy\u 20160614102701”中

2016-06-14 10:27:01发布-未决工作：0

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：1

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：2

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：3

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：4

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：5
2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：6

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：7

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：8

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：9

2016-06-14 10:27:01发布-待定工作：10
这似乎并不出乎意料，但并不能帮助我弄清楚作业为什么没有运行
值得一提的是，以下是_dispy_20160614102701.bak：
"u簇",(0207)

“compute_1465918021755”（512,85）
同样地，_dispy_20160614102701.dir：
"u簇",(0207)

“compute_1465918021755”（512,85）
除非我使用的是不稳定的版本，否则我无法猜测。
如果您只是在客户端上运行sample.py，请在主语句中更改以下内容：
cluster=dispy.JobCluster（计算，节点=['nodeip_1'，'nodeip_2'，…，'nodeip_n]）
然后在IDE中或通过shell运行它
我希望这会有所帮助。
在执行python sample.py
之前，dispynode.py
应该仍然在本地主机或其他机器上运行（请注意，如果不想指定复杂选项，其他机器应该在同一网络中）
我遇到了同样的问题，并通过以下方式解决：

打开一个终端并执行：$dispynode.py
（不要终止它）
打开第二个终端并执行：$python sample.py

不要忘记函数计算包括等待特定时间，输出应在执行sample.py后至少20秒出现
 首次在网络上设置和使用dispy时，我发现在创建作业群集时必须指定客户端节点IP，请参见以下内容：
cluster = dispy.JobCluster(compute, ip_addr=your_ip_address_here)

看看这是否有帮助。
谢谢你的回答。我以前试过nodes=['nodename']
，但没有成功。根据您的建议，我尝试了节点=['nodeip']
，但它仍然挂起。由于某些原因，它从不与客户端通信。如果您的群集位于同一个本地网络上。在节点上，尝试以这种方式启动dispynode脚本。python dispynode.py-i pcname（或ip地址）然后按照我在上面的注释中所述运行脚本。使用这两个脚本中的任何一个都会给出OSError:[Errno 99]无法分配请求的地址
（在dispynode.py的第252行中：slf.tcp\u sock.bind（（ip\u addr，node\u port））.我也有这类问题。我想知道这个问题是否有解决方案？我还没有找到。事实上，我放弃了dispy，所以我甚至没有花时间悬赏。我也尝试过，表面上这正是我需要的，但它有一个非常奇怪的。我放弃了，决定使用ssh的基本popen，并编写e我自己的调度程序。@ThomasGuenet您提出了一个我将拒绝的建议编辑。这个编辑是不合适的，因为您正在更改我实际说过的内容。我确实运行了python dispy.py
，而不仅仅是dispy.py
。它们的运行方式不同，因为您的方式是作为一个模块。这种差异可能是程序运行的原因ram挂起。因此，您的编辑不合适，但可能是一个很好的答案。请将其作为答案写下来，说明仅运行dispy.py
而不是python dispy.py将如何解决问题。如果您令人信服地显示它，您将无法回答
cluster = dispy.JobCluster(compute, ip_addr=your_ip_address_here)