我有celerybeat和celery(四个worker)批量做一些加工步骤。其中一项任务大致是这样的:“对于每个尚未创建Y的X，创建一个Y。”任务以半快速(10秒)的速度定期运行。任务完成得非常快。还有其他任务正在进行中。我已经多次遇到节拍任务明显积压的问题，因此同一任务(来自不同的节拍时间)同时执行，导致错误地重复工作。任务似乎也是乱序执行的。是否可以限制celerybeat以确保一次只有一个未完成的任务实例？在任务上设置类似rate_limit=5的设置是否是执行此操作的“正确”方法？是否可以确保节拍任务按顺序执行，例如beat不是分派(dispatch)任务，而是将其添加到任务

在这种情况下是否会发生任何安全漏洞:eval(repr(unsanitized_user_input),{"__builtins__":None},{"True":True,"False":False})其中unsanitized_user_input是一个str对象。该字符串是用户生成的，可能很讨厌。假设我们的Web框架没有让我们失望，它是来自Python内置函数的真正诚实的str实例。如果这很危险，我们可以对输入采取任何措施以使其安全吗？我们绝对不想执行字符串中包含的任何内容。另见:FunnyblogpostaboutevalsafetyPreviousQuestionBlog:F

以下代码按预期打印警告:>>>importwarnings>>>deff():...warnings.warn('Deprecated',DeprecationWarning)...print('Infunctionf()')...>>>f()__main__:2:DeprecationWarning:DeprecatedInfunctionf()但是，使用eval时，不会出现警告信息:>>>eval('f()')Infunctionf()为什么警告在这两种情况下表现不同？ 最佳答案 Whydowarningsbehavediffe

这个问题在这里已经有了答案:Creatingdynamicallynamedvariablesinafunctioninpython3/Understandingexec/eval/localsinpython3(2个答案)关闭5年前。为什么Python的eval在函数内部不起作用？相同的eval(compile(cmd))代码在全局环境中工作，但在foo函数内部不起作用。简单的例子:fn='/tmp/tmp'mode='single'deffoo(cmd,fn,mode):eval(compile(cmd,fn,mode))#这是输出和错误信息:globalscope:cmd=x=1

我有一个构建哈夫曼树的方法如下:defbuildTree(tuples):whilelen(tuples)>1:leastTwo=tuple(tuples[0:2])#getthe2tocombinetheRest=tuples[2:]#alltheotherscombFreq=leastTwo[0][0]+leastTwo[1][0]#entercodeherethebranchpointsfreqtuples=theRest+[(combFreq,leastTwo)]#addbranchpointtotheendtuples.sort()#sortitintoplacereturn

我有一个使用GUI元素的程序并返回错误cannotconcatenate'str'and'instance'objects代码是:defPeopleSearch():query=SearchTermquery=('whatis'+query)string=(""+query+'缩进已经改变。唔。SearchTerm基本上来自文本框。 最佳答案 让我用一个更简单的例子重现:v=42query=('whatis'+v)你会得到:TypeError:cannotconcatenate'str'and'int'objects但是现在，如果您

这个问题在这里已经有了答案:Whyisusing'eval'abadpractice?(8个答案)关闭9年前。我知道不应该使用eval。出于所有显而易见的原因(性能、可维护性等)。我的问题更多-它有合法用途吗？应该在哪里使用它而不是以另一种方式实现代码。由于它以多种语言实现并且可能导致糟糕的编程风格，我认为它仍然可用是有原因的。

我正在使用Tensorflow1.4。我创建了一个自定义的tf.estimator来进行分类，如下所示:defmodel_fn():#Someoperationshere[...]returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,predictions={"Preds":predictions},loss=cost,train_op=loss,eval_metric_ops=eval_metric_ops,training_hooks=[summary_hook])my_estimator=tf.estimator.Estimator(model_f

我正在尝试使用eval()执行一些函数，我需要为它们创建某种运行环境。文档中说您可以将全局变量作为第二个参数传递给eval()。但在我的情况下似乎不起作用。这是简化的示例(我尝试了两种方法，声明变量全局和使用globals()，但两者都不起作用):文件script.py:importtestglobaltest_variabletest_variable='test_value'g=globals()g['test_variable']='test_value'eval('test.my_func()',g)文件test.py:defmy_func():globaltest_varia

所以我明白了exec和eval以及compile的作用。但为什么我需要使用它们？我不清楚使用场景。任何人都可以给我一些例子，以便我更好地理解这个概念。因为我知道这都是理论。 最佳答案 我将给出一个示例，其中我使用了eval并且我认为它是最佳选择。我正在编写一个简单的软件测试实用程序……用来测试学生的练习是否符合作业要求。目标是为一个简单的配置文件提供一种方法作为测试规范(解决使用编程语言描述/记录/实现基本编程任务的测试用例的“先有鸡还是先有蛋”的问题).我的工具基于标准库中的ConfigParser。但是，我确实希望能够表示任意P