if reply.clickedButton() == Qyes: processftp1 = multiprocessing.Process(target=ftp_connect_download, args=(self.SwithFalg_CN,)) processftp1.start() else: return 什么意思
时间: 2024-02-14 16:33:53 浏览: 112
这段代码是一个条件语句,判断用户点击的按钮是否为“是”。如果是,就创建一个多进程并启动一个名为“ftp_connect_download”的函数,并将参数“self.SwithFalg_CN”传递给该函数。如果不是,“return”语句会结束函数的执行并返回None。其中具体的实现细节需要结合上下文来看。
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args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed
这段代码是用于解析命令行参数,并根据参数设置一些变量和环境。具体的功能如下:
- `args = parser.parse_args()`:通过解析命令行参数,将参数值赋给`args`对象。
- `args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'`:根据命令行参数的值,构建一个路径字符串,并将其赋值给`args.root_model`。
- `os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)`:创建一个目录,如果目录已存在则不会抛出异常。
- `if args.gpu is not None: ...`:如果命令行参数中指定了GPU设备,则发出一个警告信息。
- `if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: ...`:如果分布式训练的URL参数是默认值且world_size参数也是默认值,则尝试从环境变量中获取world_size的值。
- `args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed`:根据world_size和multiprocessing_distributed参数的值,设置distributed变量的布尔值。
这段代码主要是对命令行参数进行解析和设置相应的变量,以便后续使用。
class MonitoringProcess: def __init__(self): self.conn1, self.conn2 = Pipe() self.monitor = True self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict.monitor = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def detection_status(self, com_dict): # some code ... com_dict.a = 1 Process Process-2: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 827, in _callmethod conn = self._tls.connection AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 315, in _bootstrap self.run() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "F:\E\python_learn\我的框架\自动化框架2\monitoring.py", line 24, in detection_status com_dict.a = 1 File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 1143, in __setattr__ return callmethod('__setattr__', (key, value)) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 831, in _callmethod self._connect() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 818, in _connect conn = self._Client(self._token.address, authkey=self._authkey) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 500, in Client c = PipeClient(address) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 702, in PipeClient _winapi.WaitNamedPipe(address, 1000) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。
这个错误通常是由于在多进程环境中使用了不支持共享的对象或属性导致的。`AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection'` 错误表明在创建 `com_dict` 属性时出现了问题。
在你的代码中,你正在尝试在 `detection_status` 方法中给 `com_dict` 添加属性 `a`,但在多进程环境中,不能直接在命名空间对象上动态添加属性,因为它不是共享的。
要解决这个问题,你可以使用 `manager.dict()` 来创建一个共享的字典对象,然后在 `detection_status` 方法中使用该字典对象来添加属性。以下是修正后的示例代码:
```python
from multiprocessing import Process, Manager, Pipe
class MonitoringProcess:
def __init__(self):
self.conn1, self.conn2 = Pipe()
self.monitor = True
self.process_start(self.detection_status)
def set_monitor(self):
self.com_dict["monitor"] = False
def process_start(self, func):
with Manager() as manager:
self.com_dict = manager.dict()
p = Process(target=func, args=(self.com_dict,))
p.start()
def detection_status(self, com_dict):
# some code ...
com_dict["a"] = 1
```
在修正后的代码中,我们使用 `manager.dict()` 创建了一个共享的字典对象 `com_dict`。然后,在 `detection_status` 方法中,我们使用 `com_dict["a"] = 1` 的方式向字典中添加属性。
希望这次能够帮助你解决问题。如果还有其他疑问,请随时提问。
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