解决Python3.7.0 SSL低版本导致Pip无法使用问题
作者:polkabobo 发布时间:2023-08-22 01:46:55
终于下决心把python从2.7升到了3.7。懒人安装当然使用Anaconda。
安装成功,编译成功。但是用pip 安装包的时候提示:
pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available。
原因是python3.7为了安全性考虑,要求使用openssl 1.0.2之后的版本。但是自带的openssl,版本是1.0.1。
解决办法:
重装一下openssl
进入
Anaconda Prompt:
conda install -c anaconda openssl
就一切解决了哈啊哈!完美!
补充知识:Python3使用multiprocessing多进程模块共享变量
在使用Python用CPU跑一个人脸识别的模块,神经网络的计算比较耗时,因为Python GIL的限制,因此这里使用多进程来并行跑数据集。
在多个进程之间共享简单变量
有很多张人脸图片,现在使用8个进程来分别对人脸图片进行识别,但是要知道总的进度和正确率,因此这里要在各个进程之间共享变量。这里需要的只是整型无符号变量。
在对总的进度和准确率进行计算的时候要加锁,防止别的进程改变
在使用 print输出的时候要加锁,因为控制台也是资源,要防止抢占
加锁了之后要记得释放锁
假设8个进程共识别了count张图片,然后正确的图片有correct张。思路如下:
在主进程中声明要共享的count和correct变量,初始化进程的时候传入
在各个进程中识别一张图片count就自增1,识别正确的话correct也要自增1,自增的时候要加锁
控制台输出相关信息的时候也要加锁
# l代表长整型无符号变量
count = multiprocessing.Value('l', 0)
correct = multiprocessing.Value('l', 0)
lock = multiprocessing.Lock()
# 要运行的函数为run(),lis为划分给每个进程的识别图片列表
p = [multiprocessing.Process(target=run, args=(lock, i, count, correct)) for i in lis]
for i in p:
i.start()
for i in p:
i.join()
在run函数中:
# 多个线程对共享变量进行操作,加锁
lock.acquire()
# 图片已经识别完毕,总数加一
count.value += 1
# 下面两个if分别为识别正确的情况
if i[0] == 3 and dis >= threshold:
correct.value += 1
print("正确率:{0:.5f} 总数:{1} 正确数:{2} 错误数:{3} 参数个数:{4} 向量夹角:{5:.5f} 图片1:{6} 图片2:{7}".format(correct.value/count.value, count.value, correct.value, count.value-correct.value, i[0], dis[0], i[1], i[2]))
lock.release()
continue
if i[0] == 4 and dis < threshold:
correct.value += 1
print("正确率:{0:.5f} 总数:{1} 正确数:{2} 错误数:{3} 参数个数:{4} 向量夹角:{5:.5f} 图片1:{6} 图片2:{7}".format(correct.value/count.value, count.value, correct.value, count.value-correct.value, i[0], dis[0], i[1], i[2]))
lock.release()
continue
print("识别错误:参数个数:{0} 向量夹角:{1} 图片1:{2} 图片2:{3}".format(i[0], dis[0], i[1], i[2]))
# 不要遗漏解锁,否则进程会死锁
lock.release()
在多个进程中共享字典dict
准备把识别过的照片特征缓存起来,因此这里使用字典,key就是照片名称,value就是特征值。在此使用mutiprocessing.Manage()来实现。
manager = multiprocessing.Manager()
# 这个是用来在多个进程中间共享的字典
sync_dict = manager.dict()
# 这个是使用pickle序列化到文件中用的临时字典变量
mem_dict = dict()
# 如果存在字典就载入,使用临时字典中转是因为sysnc_dict直接序列化会在下次加载时导致Manager在多个进程中的连接出现问题
if os.path.exists("./muti_thread_mem.pkl"):
with open("./muti_thread_mem.pkl", "rb") as f:
mem_dict = pickle.load(f)
for i in mem_dict:
sync_dict[i] = mem_dict[i]
使用multiprocessing.Manager()时就不用加锁了,它本身带有同步的功能。在run函数中直接使用就好了。
if i[1] in sync_dict:
# 有记录就直接读取缓存
encoding1 = sync_dict[i[1]]
else:
# 没记录就计算出来再缓存一下
face.file = Image.open(prefix+i[1])
encoding1 = face.encodings
sync_dict[i[1]] = encoding1
if i[2] in sync_dict:
encoding2 = sync_dict[i[2]]
else:
face.file = Image.open(prefix+i[2])
encoding2 = face.encodings
sync_dict[i[2]] = encoding2
如果缓存过就直接读取,如果没有缓存过就计算后然后再缓存一下,便于下次读取。大多都是业务的逻辑,没有什么意思。算完了之后在主程序退出之前再缓存到本地就好了。
with open("./muti_thread_mem.pkl", 'wb') as f:
for k, v in enumerate(sync_dict):
mem_dict[v] = sync_dict[v]
if len(mem_dict):
# 传入的4就是想试一下Python新版本的特性而已,没啥其他意思
pickle.dump(mem_dict, f, 4)
坑
在Pycharm里面运行代码的时候会碰到一些问题。
使用Pycharm的Python console运行代码的时候会导致一个进程完成任务之后,join等待主线程退出的时候,所有进程都报错pipe broken连接不到Manager的共享字典。但是使用本地Terminal运行的时候,一个进程完成任务后是不会导致其他进程报错的,因此推断这里是Pycharm的坑。
关键字:multiprocessing.Manager()报错pipe broken,进程获取共享变量时异常,导致所有进程退出
调试代码(Pycharm debug模式)的时候也会导致调试过程中进程连接不到Manager的共享字典变量。
这些坑都涉及到Manager在共享变量时使用的客户端/服务端模式,最后socket连接报错,所有进程读取共享变量时报错退出。我这次的解决方式是不要启用Pycharm的Python console来运行代码就好了。
来源:https://blog.csdn.net/polkabobo/article/details/84965201
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