pool = multiprocessing.Pool(processes=num_worker),报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode b

时间: 2024-10-12 16:11:36 浏览: 20
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Python多进程multiprocessing.Pool类详解

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这个错误通常是由于处理非UTF-8编码的数据时产生的。在使用`multiprocessing.Pool`时，如果工作进程中生成的输出（如字符串）不是以UTF-8格式编码的，而在尝试将其作为文本解码为`utf-8`时会引发此错误。 解决这个问题的方法有几种： 1. **检查数据源**：确认你的数据是以正确的字符集编码的。如果是从文件或其他外部源读取的，需要指定正确的编码，比如`open('file.txt', encoding='GBK')`。 2. **转换编码**：在传递给`Pool`之前，将非`utf-8`编码的数据转换为`utf-8`。例如，如果你的工作进程生成的是`ISO-8859-1`编码的文本，你需要先解码再编码到`utf-8`。 ```python decoded_data = data.decode('ISO-8859-1').encode('utf-8') ``` 3. **设置`pool`的`decode_errors`属性**：允许`Pool`处理解码错误，而不是完全抛出异常。但是请注意，这不是一个好的长期解决方案，因为可能会导致不可预测的结果。 ```python pool = multiprocessing.Pool(processes=num_worker, encoding='iso-8859-1', errors='ignore') ``` 请确保你的程序对所有可能的数据输入进行了适当的编码处理，以避免这类错误。
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Python多进程multiprocessing.Pool深度解析

pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 提交5个任务到进程池 for i in range(5): pool.apply_async(worker, args=(i,)) # 关闭进程池，不再接受新的任务 pool.close() # 等待所有任务完成 pool....

if parallel: cpus = max(1, os.cpu_count() - 2) else: cpus = 1 pool = multiprocessing.Pool(processes=cpus)

This code sets the number of CPUs to use for a multiprocessing task. If the code is set to run in parallel... It creates a multiprocessing pool with the specified number of processes to execute the task.

import multiprocessing import queue def worker(num, q): """子进程要执行的任务""" result = num * 2 q.put(result) # 将结果放入队列中 if __name__ == '__main__': # 创建队列和进程池 q = multiprocessing.Queue() pool = multiprocessing.Pool() # 提交任务到进程池中

如果您在这里提交任务到进程池中，您需要调用 pool.apply_async(worker, args=(num, q)) 方法，其中 num 是传入进程的参数，q 是进程完成任务后将结果放入的队列。使用 apply_async() 方法可以异步提交任务...

import multiprocessing import datetime import time def worker(semaphore, count): semaphore.acquire() now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') try: print(f"{now}: Work {count} is working... 剩余信号量：{semaphore.get_value()}") finally: time.sleep(10) semaphore.release() if __name__ == '__main__': manager = multiprocessing.Manager() # 指定信号量为3 semaphores = manager.Semaphore(3) workers = [] for i in range(10): worker_process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(semaphores, i)) workers.append(worker_process) worker_process.start() 执行报错 FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

worker_process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(semaphores, i)) workers.append(worker_process) worker_process.start() 将主程序部分放在if __name__ == '__main__':语句块中，这样就...

import index import multiprocessing import time xuhao = ['emulator-5556', 'emulator-5558', 'emulator-5560', 'emulator-5562', 'emulator-5564', 'emulator-5566', 'emulator-5568', 'emulator-5570', 'emulator-5572', 'emulator-5574', 'emulator-5576', 'emulator-5578'] def main(): jiaoben=index.zhuxunhuanlei() jinchengs=[] for xu in range(len(xuhao)): jincheng=multiprocessing.Process(target=jiaoben.zhuxunhuan,args=(xuhao[xu],)) jinchengs.append(jincheng) jincheng.start() time.sleep(5) for jincheng in jinchengs: jincheng.join() if __name__ == '__main__': multiprocessing.freeze_support() main() 终止所启动的进程

pool = multiprocessing.Pool(processes=4) 3. 向进程池中添加任务 python pool.apply_async(func, args) 4. 遍历进程列表，逐个终止进程 python for jincheng in jinchengs: jincheng.terminate...

改进这段代码def face_recognize(i): # converted_results = [] # for result in results: # face align result = results[i] t0 = time.time() ret, align_img = face_landmark5_handle.rockx_face_align(frame, in_img_w, in_img_h, 使得运行with Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(face_recognize, numbers)时不报错_pickle.PicklingError: Can't pickle <function face_recognize at 0x7f8f0ca950>: attribute lookup face_recognize on __main__ failed

这个错误是由于使用 multiprocessing.Pool 时，函数 face_recognize 无法被 pickle 序列化导致的。解决方法有两个： 1. 把 face_recognize 函数定义在 main 函数内部，而不是全局作用域内。 2. 使用 ...

def median_filter(img, kernel_size): """中值滤波器""" kernel_half = kernel_size // 2 img_median = np.zeros_like(img) # 构建移动窗口 shape = (img.shape[0] - kernel_size + 1, img.shape[1] - kernel_size + 1, kernel_size, kernel_size) strides = (img.strides[0], img.strides[1], img.strides[0], img.strides[1]) windows = np.lib.stride_tricks.as_strided(img, shape=shape, strides=strides) # 对每个窗口进行中值滤波 medians = np.median(windows, axis=(2,3)) # 将中值赋值给输出图像 img_median[kernel_half:img.shape[0] - kernel_half, kernel_half:img.shape[1] - kernel_half] = medians return img_median优化一下

我们首先定义了一个compute_median()函数来计算每个窗口的中值，然后使用multiprocessing.Pool()创建一个进程池，调用pool.map()函数来并行计算每个窗口的中值。这种方法可以显著减少计算时间，特别是当处理...
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运行results = pool.map(face_recognize, numbers)报错AttributeError: Can't pickle local object 'RockxFaceRecognition.run.<locals>.face_recognize'

with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(dill.loads(dill.dumps(face_recognize)), numbers) # ... 使用 dill.loads(dill.dumps(face_recognize)) 将 face_recognize 函数...

将下列代码用进程或线程的方式改写while True: print('等待客户连接...\r\n'); cs,caddr=ss.accept() print('连接来自于：',caddr) data='欢迎你的到来！\r\n' cs.sendall(bytes(data,'utf-8')) data=cs.recv(1024).decode('utf-8') if not data: break print('三角形三边长为:',data) sides=data.split(',') cs.sendall(bytes(''+str(triangle(float(sides[0]), float(sides[1]),float(sides[2]))),'utf-8')) cs.close() ss.close() from socket import * s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0) s.connect(('127.0.0.1',5005)) data=s.recv(1024).decode('utf-8') if data: print(data) a=input("请输入边长a:") b=input("请输入边长b:") c=input("请输入边长c:") data=a+','+b+','+c if data: s.sendall(bytes(data,'utf-8')) data=s.recv(1024).decode('utf-8') if data: print('三角形面积为：',data) s.close()

data = cs.recv(1024).decode('utf-8') if not data: return print('三角形三边长为:', data) sides = data.split(',') cs.sendall(bytes('' + str(triangle(float(sides[0]), float(sides[1]), float(sides[2...

if __name__=="__main__": headers = headers_steam() proxies = getProxyIp() with open('./items/lvemo1.txt', 'r', encoding="utf-8-sig") as f: lines = f.readlines() # 解析每一行账户信息并将其存储到一个列表中 # print(lines) items = {} for line in lines: # print(line) value,key = line.strip().split(' ') items[key] = int(value) item = items while (1): for key in item: market_hash_name = key goodsid = items[key] print('current_item-----------------------------',market_hash_name) url = get_steam_url(market_hash_name) # print(url) items_information = get_item_information_from_steam(headers,proxies,url) check_price_float(items_information,goodsid)将其改成多进程

pool = multiprocessing.Pool(processes=len(items)) for line in lines: pool.apply_async(process_item, args=(line,)) pool.close() pool.join() 在上述示例中，我们将处理单个账户信息的代码封装在...

运行results = pool.map(self.face_recognize, numbers)报错Pickling an AuthenticationString object is ' TypeError: Pickling an AuthenticationString object is disallowed for security reasons

auth_str = base64.b64encode(authentication_string().encode('utf-8')).decode('utf-8') # 在这里使用 auth_str 来进行人脸识别 # ... return result auth_str = authentication_string() # 将 ...

Traceback (most recent call last): File "D:\Python\lib\multiprocessing\pool.py", line 125, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "D:\Python\lib\multiprocessing\pool.py", line 48, in mapstar return list(map(*args)) File "E:\comparableDjango\comparable\comparable\comparable.py", line 59, in parallel_compute similarity = [compute_xsd(ss1_item, ss2_item) for ss1_item in ss1] File "E:\comparableDjango\comparable\comparable\comparable.py", line 59, in similarity = [compute_xsd(ss1_item, ss2_item) for ss1_item in ss1] File "E:\comparableDjango\comparable\comparable\comparable.py", line 21, in compute_xsd s1_cut = cut_words(ss1) File "E:\comparableDjango\comparable\comparable\comparable.py", line 17, in cut_words return [word for word, flag in words if (word not in stopwords) and word.strip() != '' and word.isalnum()] File "E:\comparableDjango\comparable\comparable\comparable.py", line 17, in return [word for word, flag in words if (word not in stopwords) and word.strip() != '' and word.isalnum()] File "E:\comparableDjango\comparable\venv\lib\site-packages\jieba\posseg\__init__.py", line 294, in cut for w in dt.cut(sentence, HMM=HMM): File "E:\comparableDjango\comparable\venv\lib\site-packages\jieba\posseg\__init__.py", line 249, in cut for w in self.__cut_internal(sentence, HMM=HMM): File "E:\comparableDjango\comparable\venv\lib\site-packages\jieba\posseg\__init__.py", line 217, in __cut_internal sentence = strdecode(sentence) File "E:\comparableDjango\comparable\venv\lib\site-packages\jieba\_compat.py", line 79, in strdecode sentence = sentence.decode('utf-8') AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode' """ The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "E:\comparableDjango\comparable\comparable\comparable.py", line 65, in <module> results = pool.map(parallel_compute, ss2) File "D:\Python\lib\multiprocessing\pool.py", line 364, in map return self._map_async(func, iterable, mapstar, chunksize).get() File "D:\Python\lib\multiprocessing\pool.py", line 771, in get raise self._value AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode'这段报错怎么解决

这段报错的问题是 'float' object has no attribute 'decode'，意思是在进行字符串解码时，发现了一个错误的数据类型（float），导致无法解码。可能是在调用cut_words函数时，传入了一个float类型的参数，这个参数...

防止multiprocessing.Pool().apply_async进程提前结束

在使用multiprocessing.Pool()时，apply_async()方法会在进程池中异步地执行一个函数，但是由于进程池是异步的，可能会在执行过程中出现提前结束的情况。为了解决这个问题，你可以使用Pool().close()和Pool()...

def parse_corpus(infile, outfile): '''parse the corpus of the infile into the outfile''' space = ' ' i = 0 def tokenize(text): return [lemma(token) for token in text.split()] with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: # wiki = WikiCorpus(infile, lemmatize=False, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus wiki = WikiCorpus(infile, tokenizer_func=tokenize, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logger.info('Saved ' + str(i) + ' articles') 报错D:\软件\python\lib\site-packages\gensim\utils.py:1333: UserWarning: detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial warnings.warn("detected %s; aliasing chunkize to chunkize_serial" % entity) Traceback (most recent call last): File "D:\pythonFiles\图灵\Python_project\self_learn\大语言模型\WikiExtractor.py", line 52, in <module> parse_corpus(infile, outfile) File "D:\pythonFiles\图灵\Python_project\self_learn\大语言模型\WikiExtractor.py", line 29, in parse_corpus for text in wiki.get_texts(): File "D:\软件\python\lib\site-packages\gensim\corpora\wikicorpus.py", line 693, in get_texts for tokens, title, pageid in pool.imap(_process_article, group): File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 870, in next raise value File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\pool.py", line 537, in _handle_tasks put(task) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\connection.py", line 211, in send self._send_bytes(_ForkingPickler.dumps(obj)) File "D:\软件\python\lib\multiprocessing\reduction.py", line 51, in dumps cls(buf, protocol).dump(obj) AttributeError: Can't pickle local object 'parse_corpus.<locals>.tokenize' 怎么优化

with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logger.info('Saved ' + str(i) + ' articles') ...

def tqdm_multiprocessing(fun, l): """ A wrapper function for a multi-processing coding with the tqdm. The number of process is the number of cpu count. Basic Usage:: result = tqdm_multiprocessing(funciton, list) """ with Pool(multiprocessing.cpu_count()) as p: l = list(tqdm.tqdm(p.imap(fun, l), total=len(l))) return(l) 详细的解释每一行代码

# 该函数采用了多进程编程方式，使用了Python自带的multiprocessing和Pool模块 with Pool(multiprocessing.cpu_count()) as p: # 使用multiprocessing.cpu_count()函数获取CPU核心数，并创建对应的进程池 # ...

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