我想使用 python 的多处理模块运行多个 gearman 工作进程，但该进程似乎是以顺序模式执行的。如果我在多个终端运行单独的 worker.py 程序，那么它工作正常。但我想减轻在太多终端中手动指定 worker.py 的负担。有其他选择吗？
import sys , os , simplejson
from fabric import *
from fabric.api import *
import gearman
from gearman import GearmanWorker
from multiprocessing import Pool
##--Global Variables--##
#Spawing minimun 5 worker threads for Gearman
#executing the Job. gmJob consist of dict[host , cmd , pass]
def exe_job(gmWorker , gmJob ):
print " the worker process is " , os.getpid()
d = simplejson.loads(gmJob.data)
env.host_string = d['host']
env.password = d['pass'] #will store the password .
cmds = d['cmd']
print cmds
for i in cmds:
sudo (i ) # using fabric functions to ssh into system
return "job sucessfull"
def start_exe():
#woker node id to be specified in here
gm_worker = gearman.GearmanWorker(['localhost:4730'])
#gm_worker.set_client_id('client1')
gm_worker.register_task('exe_job',exe_job)
gm_worker.work()
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
result = p.apply_async(start_exe)
print result.get()
请您参考如下方法:
我也找不到这个问题的答案，所以我深入研究并发现你基本上必须使用一个队列来跟踪你打开和关闭了哪些进程(在齿轮 worker )。不管怎样，我把它构建成一个模块并发布在pypi上。它仍在进行中，但我会尝试在第二天左右添加文档和示例:
我还包含了通过 json 进行通信的客户端和工作类(我提到这一点是因为您的示例似乎使用 json)。
让我知道你的想法。我绝对可以用更多的眼睛来发现错误或告诉我我在哪里对代码做了一些完全疯狂的事情。
