Когда вы используете модуль multiprocessing, и в одном из процессов происходит исключение, оно передаётся в основную программу с помощью механизма сериализации (pickling). Исключение сериализуется, передаётся в другой процесс и там десериализуется обратно.
Однако сериализация исключений может быть непростой задачей. Исключение создаётся с любым количеством аргументов, которые сохраняются в атрибуте args. Эти же аргументы используются при десериализации для воссоздания объекта исключения.
Но это может не сработать так, как вы ожидаете, особенно если используется наследование. Посмотрите на пример:
import pickle
class TooMuchWeightError(Exception): def __init__(self, weight): super().__init__() self._weight = weight
Вызов TooMuchWeightError.__init__ приводит к вызову Exception.__init__, который устанавливает args как пустой кортеж. Этот пустой кортеж затем используется в качестве аргументов при десериализации, что, очевидно, приводит к ошибке:
Обходное решение — либо вообще не вызывать super().__init__() (что обычно считается плохой практикой при наследовании), либо передавать все аргументы явно в конструктор родительского класса:
class TooMuchWeightError(Exception): def __init__(self, weight): super().__init__(weight) self._weight = weight
Когда вы используете модуль multiprocessing, и в одном из процессов происходит исключение, оно передаётся в основную программу с помощью механизма сериализации (pickling). Исключение сериализуется, передаётся в другой процесс и там десериализуется обратно.
Однако сериализация исключений может быть непростой задачей. Исключение создаётся с любым количеством аргументов, которые сохраняются в атрибуте args. Эти же аргументы используются при десериализации для воссоздания объекта исключения.
Но это может не сработать так, как вы ожидаете, особенно если используется наследование. Посмотрите на пример:
import pickle
class TooMuchWeightError(Exception): def __init__(self, weight): super().__init__() self._weight = weight
Вызов TooMuchWeightError.__init__ приводит к вызову Exception.__init__, который устанавливает args как пустой кортеж. Этот пустой кортеж затем используется в качестве аргументов при десериализации, что, очевидно, приводит к ошибке:
Обходное решение — либо вообще не вызывать super().__init__() (что обычно считается плохой практикой при наследовании), либо передавать все аргументы явно в конструктор родительского класса:
class TooMuchWeightError(Exception): def __init__(self, weight): super().__init__(weight) self._weight = weight
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
