我正在使用Kafka0.8.1和Kafkapython-0.9.0。在我的设置中，我有2个kafka代理设置。当我运行我的kafka消费者时，我可以看到它从队列中检索消息并跟踪两个代理的偏移量。一切都很好!我的问题是，当我重新启动消费者时，它会从头开始消费消息。我所期望的是，重启后，消费者会从它死前停止的地方开始消费消息。我确实尝试跟踪Redis中的消息偏移量，然后在从队列中读取消息之前调用consumer.seek以确保我只收到我以前从未见过的消息。虽然这行得通，但在部署此解决方案之前，我想与大家核实一下……也许我对Kafka或python-Kafka客户端有一些误解。似乎消费者能够
帮助!阅读Scrapy的源代码对我来说并不容易。我有一个很长的start_urls列表。文件中大约有3,000,000。所以，我像这样制作start_urls:start_urls=read_urls_from_file(u"XXXX")defread_urls_from_file(file_path):withcodecs.open(file_path,u"r",encoding=u"GB18030")asf:forlineinf:try:url=line.strip()yieldurlexcept:printu"readline:%sfromfilefailed!"%linecon
我试图从这个enterlinkdescriptionhere中提取所有类名符合正则表达式模式frag-0-0、frag-1-0等的标签我正在尝试下面的代码driver=webdriver.PhantomJS()forfrginfrgs:driver.get(URL+frg[1:])frags=driver.find_elements_by_xpath("//*[starts-with(@id,'frag-')andends-with(@id,'-0')]")forfraginfrags:fortaginfrag.find_elements_by_css_selector('[class
我正在按照pythonunittest进行一些测试，并使用发现功能将测试打包到套件中。但是，当我尝试使用unittest运行测试时，出现此错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/Project/run_tests.py",line12,insuite2=unittest.defaultTestLoader.discover(dir2,pattern='test*.py')File"C:\Python\Python36-32\lib\unittest\loader.py",line338,indiscoverraiseImportError('S
我正在使用Scrapy，特别是Scrapy的CrawlSpider类来抓取包含某些关键字的Web链接。我有一个很长的start_urls从连接到Django项目的SQLite数据库中获取其条目的列表。我想将抓取的Web链接保存在此数据库中。我有两个Django模型，一个用于启动url，例如http://example.com一个用于抓取的网络链接，例如http://example.com/website1,http://example.com/website2等等。所有抓取的Web链接都是start_urls中起始网址之一的子站点。列表。网络链接模型与起始url模型具有多对一关系，即网
这个问题与thisotherone有关.建议和接受的解决方案是:Returns:(tuple):tuplecontaining:arg1:FirstArgumentarg2:SecondArgument此解决方案无效，至少对我而言。具有arg1和arg2描述的缩进子block不被解析。我应该如何使用sphinx、sphinx.ext.napoleon和GoogleStyledocstring管理多个返回？ 最佳答案 这是一个已知问题won'tbefixed由napoleon的当前维护者提供。尽管如链接中所述，他们欢迎贡献修复的拉取请
我正在尝试为OpenOfficeCalc创建一个宏，它将切换包含用户指定值的单元格的背景颜色。由于我不了解OpenOfficeBasic也不想学习它，所以我想用Python编写我的宏。问题是，我找不到任何关于如何编写Python宏的有用文档。从我所做的阅读来看，我似乎无法建立一个动态环境，从中我可以检查适当的对象本身，所以我将不得不完全依赖文档。我在哪里可以学习如何编写我的宏？编辑:我已经知道“PythonasaMacroLanguage”，但它只回答了将Python文件放在哪里。它没有提及API、如何搜索和修改单元格等。此外，没有关于XSCRIPTCONTEXT的信息，OOo显然将其
我记得lightfm的优点之一是模型没有冷启动问题，用户和项目都冷启动:lightfmoriginalpaper但是，我仍然不明白如何使用lightfm来解决冷启动问题。我在user-iteminteractiondata上训练了我的模型。据我了解，我只能对存在于我的数据集中的profile_id进行预测。defpredict(self,user_ids,item_ids,item_features=None,user_features=None,num_threads=1):"""Computetherecommendationscoreforuser-itempairs.Argum
这是我的代码:defextract_infos(i):blabla...blablacalculatev...dom=xml.dom.minidom.parseString(v)returndomdoc=xml.dom.minidom.Document()foriinrange(1,100):dom=extract_infos(i)forchildindom.childNodes:doc.appendChild(child.cloneNode(True))然后最后两行工作一次:Traceback(mostrecentcalllast):File"./c.py",line197,indo
我正在尝试通过使用他们放在Python本地单元测试页面(https://cloud.google.com/appengine/docs/python/tools/localunittesting)上的确切代码来学习使用GoogleAppEngine进行单元测试。不过，我无法弄清楚这个错误:ImportError:Startdirectoryisnotimportable:'testmem.py'我只是使用他们的简单测试框架作为testrunner.py，并在名为testmem.py的文件中使用他们的Datastore和Memcache测试。我将项目根目录中的测试称为:$pythonte
