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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章解决Python3.7.0 SSL低版本导致Pip无法使用问题由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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 。
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# 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:
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# 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.
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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.
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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.
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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.
以上这篇解决Python3.7.0 SSL低版本导致Pip无法使用问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/polkabobo/article/details/84965201 。
最后此篇关于解决Python3.7.0 SSL低版本导致Pip无法使用问题的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于解决Python3.7.0 SSL低版本导致Pip无法使用问题的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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