我将celery.result.AsyncResult中的task_id存储在数据库中，并将其与任务影响的项目相关联。这允许我执行查询以检索与特定项目相关的所有任务的task_id。那么在从数据库中检索到task_id之后，我该如何检索有关任务状态/结果/等的信息？ 最佳答案 来自CeleryFAQ:result=MyTask.AsyncResult(task_id)result.get() 关于python-检索任务结果对象，给定Celery中的`task_id`，我们在StackOv
我将celery.result.AsyncResult中的task_id存储在数据库中，并将其与任务影响的项目相关联。这允许我执行查询以检索与特定项目相关的所有任务的task_id。那么在从数据库中检索到task_id之后，我该如何检索有关任务状态/结果/等的信息？ 最佳答案 来自CeleryFAQ:result=MyTask.AsyncResult(task_id)result.get() 关于python-检索任务结果对象，给定Celery中的`task_id`，我们在StackOv
在questions和answers，用户经常发布一个示例DataFrame，他们的问题/答案适用于:In[]:xOut[]:barfoo041152263能够将此DataFrame放入我的Python解释器中非常有用，这样我就可以开始调试问题或测试答案。我该怎么做？ 最佳答案 Pandas是由真正了解人们想要做什么的人编写的。Sinceversion0.13有一个函数pd.read_clipboard这在使这个“正常工作”方面非常有效。复制并粘贴问题中以barfoo开头的部分代码(即DataFrame)，然后在Python解释器中
在questions和answers，用户经常发布一个示例DataFrame，他们的问题/答案适用于:In[]:xOut[]:barfoo041152263能够将此DataFrame放入我的Python解释器中非常有用，这样我就可以开始调试问题或测试答案。我该怎么做？ 最佳答案 Pandas是由真正了解人们想要做什么的人编写的。Sinceversion0.13有一个函数pd.read_clipboard这在使这个“正常工作”方面非常有效。复制并粘贴问题中以barfoo开头的部分代码(即DataFrame)，然后在Python解释器中
问题描述flink默认分配的内存，不合理，jvm堆内存太小，其他内存太大。向yarn申请8G内存，最后分配到heap的大小才3.2G，不是让人抓狂吗？以上是，向yarn申请8G内存，实时分配的内存是上图所示。内存分析：1.内存分配中，TaskHeap占用89%，其实这时已经fullGC,2.但ManagedMemory分配是2.78G，实际用1M都没有。3.network内存分配了712M，实际才使用1.8M。希望把ManagerdMemory和Network的内存分配给TaskMemory，如何才能做到？taskmanager.memory.managed.fraction源码中找：publ
numpyvstack和column_stack到底有什么区别。通读文档，看起来column_stack是一维数组的vstack的实现。它是更有效的实现方式吗？否则，我找不到只使用vstack的理由。 最佳答案 我认为下面的代码很好地说明了差异:>>>np.vstack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,4],[2,5],[3,6]])>>>np.hstack(([1,2,3],[4,5,6
numpyvstack和column_stack到底有什么区别。通读文档，看起来column_stack是一维数组的vstack的实现。它是更有效的实现方式吗？否则，我找不到只使用vstack的理由。 最佳答案 我认为下面的代码很好地说明了差异:>>>np.vstack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,4],[2,5],[3,6]])>>>np.hstack(([1,2,3],[4,5,6
简单的问题:每种方法的优点是什么。似乎给定正确的参数(和ndarray形状)，它们似乎都可以等效地工作。做一些工作吗？有更好的表现吗？什么时候应该使用哪些函数？ 最佳答案 如果你有两个矩阵，你最好只使用hstack和vstack:如果您要堆叠矩阵和向量，hstack会变得难以使用，因此column_stack是更好的选择:如果您要堆叠两个向量，则有以下三种选择:而concatenate的原始形式对3D及更高版本很有用，请参阅我的文章NumpyIllustrated了解详情。 关于pyth
简单的问题:每种方法的优点是什么。似乎给定正确的参数(和ndarray形状)，它们似乎都可以等效地工作。做一些工作吗？有更好的表现吗？什么时候应该使用哪些函数？ 最佳答案 如果你有两个矩阵，你最好只使用hstack和vstack:如果您要堆叠矩阵和向量，hstack会变得难以使用，因此column_stack是更好的选择:如果您要堆叠两个向量，则有以下三种选择:而concatenate的原始形式对3D及更高版本很有用，请参阅我的文章NumpyIllustrated了解详情。 关于pyth
我正在运行FirstStepswithCeleryTutorial.我们定义以下任务:fromceleryimportCeleryapp=Celery('tasks',broker='amqp://guest@localhost//')@app.taskdefadd(x,y):returnx+y然后调用它:>>>fromtasksimportadd>>>add.delay(4,4)但我收到以下错误:AttributeError:'DisabledBackend'objecthasnoattribute'_get_task_meta_for'我正在运行celeryworker和rabbi
