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Applico un timeout per un blocco di codice utilizzando il modulo multiprocessing. Sembra che con alcuni input di dimensioni, viene sollevato il seguente errore:"WindowsError: accesso negato" alla chiamata Process.terminate
WindowsError: [Error 5] Access is denied
Posso replicare questo errore con il seguente codice. Si noti che il codice viene completato con '467,912,040' ma non con '517,912,040'.
import multiprocessing, Queue
def wrapper(queue, lst):
lst.append(1)
queue.put(lst)
queue.close()
def timeout(timeout, lst):
q = multiprocessing.Queue(1)
proc = multiprocessing.Process(target=wrapper, args=(q, lst))
proc.start()
try:
result = q.get(True, timeout)
except Queue.Empty:
return None
finally:
proc.terminate()
return result
if __name__ == "__main__":
# lst = [0]*417912040 # this works fine
# lst = [0]*467912040 # this works fine
lst = [0] * 517912040 # this does not
print "List length:",len(lst)
timeout(60*30, lst)
L'uscita (compreso l'errore):
List length: 517912040
Traceback (most recent call last):
File ".\multiprocessing_error.py", line 29, in <module>
print "List length:",len(lst)
File ".\multiprocessing_error.py", line 21, in timeout
proc.terminate()
File "C:\Python27\lib\multiprocessing\process.py", line 137, in terminate
self._popen.terminate()
File "C:\Python27\lib\multiprocessing\forking.py", line 306, in terminate
_subprocess.TerminateProcess(int(self._handle), TERMINATE)
WindowsError: [Error 5] Access is denied
non mi è permesso di interrompere un processo di una certa dimensione?
Sto usando Python 2.7 su Windows 7 (64 bit).
Non penso che tu abbia fatto arrabbiare il pitone ... ma è un elenco di grandi dimensioni che desideri trasferire e probabilmente sei scaduto mentre il processo figlio si trovava in uno stato strano (forse nemmeno iniziato). Il solo decapaggio della tua lista ha richiesto 70 secondi sul mio sistema. È possibile stampare l'handle quando il terminate fallisce e vedere se il processo esiste. Forse potresti dormire un po 'e riprovare. – tdelaney
Sembra che il problema abbia qualcosa a che fare con la chiamata 'len (lst)' che potrebbe essere dovuta al fatto che la 'coda' è stata danneggiata. C'è un avvertimento su ciò che potrebbe accadere evidenziato in 'terminate()' [documentation] (http://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html?highlight=terminate#multiprocessing.Process.terminate). – martineau