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我想在使用自定义 numba-fied 函数快速运行的 IPython 集群上运行计算。我尝试使用对象的sync_imports方法来同步导入dview。问题是引擎似乎没有正确加载 numba，而 numpy 被导入就好了......这是一个指向问题的简短“最小”代码：

from IPython.parallel import Client

rc = Client()                      
dview = rc[:]                      

print 'before import'              

with dview.sync_imports():         
   import numpy 
   import numba

print 'no deadlock'

当我运行这段代码时，在 numpy 导入之后发生了一种死锁，过了一会儿我得到了这个错误：

导入前
在引擎上导入 numpy
在引擎上导入 numba
回溯（最近一次通话最后）：
  文件“./ipcltest.py”，第 12 行，在
    进口麻木
  文件“/c5/shared/Python/2.7.4-shared/lib/python2.7/contextlib.py”，第 24 行，在 __exit__
    self.gen.next()
  文件“/c5/shared/Python/2.7.4-shared/lib/python2.7/site-packages/IPython/parallel/client/view.py”，第 496 行，在 sync_imports
    r.get()
  文件“/c5/shared/Python/2.7.4-shared/lib/python2.7/site-packages/IPython/parallel/client/asyncresult.py”，第 119 行，在 get
    self.wait（超时）
  文件“/c5/shared/Python/2.7.4-shared/lib/python2.7/site-packages/IPython/parallel/client/asyncresult.py”，第 142 行，等待中
    self._ready = self._client.wait(self.msg_ids, timeout)
  文件“/c5/shared/Python/2.7.4-shared/lib/python2.7/site-packages/IPython/parallel/client/client.py”，第 1063 行，等待中
    自旋（）
  文件“/c5/shared/Python/2.7.4-shared/lib/python2.7/site-packages/IPython/parallel/client/client.py”，第 1013 行，旋转
    self._flush_results(self._mux_socket)
  _flush_results 中的文件“/c5/shared/Python/2.7.4-shared/lib/python2.7/site-packages/IPython/parallel/client/client.py”，第 821 行
    raise Exception("未处理的消息类型：%s" % msg_type)
例外：未处理的消息类型：apply_request
./ipcltest.py 1.20s 用户 0.40s 系统 0% cpu 25:29.11 总计

有谁知道导致这种行为的原因？

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