我关注了一个tutorialFlask-Cache并尝试自己实现它。给定以下示例，为什么Flask不缓存时间？fromflaskimportFlaskimporttimeapp=Flask(__name__)cache=Cache(config={'CACHE_TYPE':'simple'})cache.init_app(app)@app.route('/time')@cache.cached(timeout=50,key_prefix='test')deftest():returntime.ctime()输出始终是当前时间。似乎每次请求都会重新创建缓存。我做错了什么？编辑:我使用Py

在询问关于sending“304NotModified”forimagesstoredintheintheGoogleAppEnginedatastore的问题之后,我现在有一个关于Cache-Control的问题。我的应用程序现在发送Last-Modified和Etag，但默认情况下GAE还会发送Cache-Control:no-cache。根据thispage:The“no-cache”directive,accordingtotheRFC,tellsthebrowserthatitshouldrevalidatewiththeserverbeforeservingthepagef

我正在尝试创建一个字典，其键为name，值为对应的User对象。我正在使用来自Djangoshell包装器pythonmanage.pyshell的Pythonshell:>>>fromdjango.contrib.auth.modelsimportUser>>>names=['carl','jim','jack','john','mark']#Nowusingsomedictcomprehension>>>u={name:User.objects.get(username=name)fornameinnames}NameError:globalname'User'isnotdefin

有一部分__import__在Python文档中，我不明白:__import__(name[,globals[,locals[,fromlist[,level]]]])Thefunctionimportsthemodulename,potentiallyusingthegivenglobalsandlocalstodeterminehowtointerpretthenameinapackagecontext.Thestandardimplementationdoesnotuseitslocalsargumentatall,andusesitsglobalsonlytodetermine

我有一个函数，其中一个参数是numpy.ndarray。它是可变的，所以它不能被lru_cache缓存。有现成的解决方案吗？ 最佳答案 可能最简单的方法是内存一个只接受不可变对象(immutable对象)的版本。假设您的函数接受一个np.array，我们假设它是一个一维数组。幸运的是，它很容易被翻译成一个元组:importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4])>>tuple(a)(1,2,3,4)反之亦然:>>np.array(tuple(a))array([1,2,3,4])所以你得到类似的东西#Functi

这个问题在这里已经有了答案:Pythonscopingindictcomprehension(1个回答)Pythondictionarycomprehensionusinglocals()givesKeyError(2个答案)Subscriptinglocals()inadictcomprehensionfailswithKeyError[duplicate](1个回答)关闭4年前。我正在将项目从python2.7更新到python3.6。我有一个列表理解，可以从在python2.7中工作的本地变量中查找变量。当我切换到使用全局变量时，它仅适用于python3.6。下面是一个玩具示例来

假设这段代码:>>>iterator=filter(lambdax:x%3==0,[2,18,9,22,17,24,8,12,27])>>>x=int()>>>locals(){'__package__':None,'__spec__':None,'__loader__':,'__name__':'__main__','__builtins__':,'iterator':,'x':0,'__doc__':None}>>>globals(){'__package__':None,'__spec__':None,'__loader__':,'__name__':'__main__','__

到目前为止，我已经测试了多种方法来用在Python中管理我的项目依赖项:使用pip全局安装所有内容(节省空间，但迟早会给您带来麻烦)pip和venv或virtualenv(管理起来有点麻烦，但在许多情况下还可以)pipenv和pipfile(比venv/virtualenv容易一些，但速度较慢，并且有一些供应商锁定，虚拟环境隐藏在实际项目文件夹之外的其他位置)conda作为程序包和环境管理器(最好在conda中提供所有程序包，将pip和conda混合使用会有点麻烦)诗歌-我还没有尝试过这个...我所有这些问题(除了1.)的问题是我的硬盘空间很快就被填满了:我不是开发人员，我在日常工作中

我在使用Flask-Cache时遇到问题。我需要根据需要进行缓存，方法是定义一个配置变量，用户可以设置该变量以启用或禁用缓存。我正在使用Flask-Cache进行缓存，因为cache=Cache(config={'CACHE_TYPE':'redis'})app=Flask(__name__)#Toinitializecachecache.init_app(app)#clearcachewithapp.app_context():cache.clear()并使用缓存(在views.py中)作为@app.route('/',methods=['GET'])@validate_access

有很多案例(here和here)TensorFlow用户添加init_op=tf.global_variables_initializer()在定义任何变量或操作之前，然后按照以下行出现错误Attemptingtouseuninitializedvalue有解释here但它没有提及底层的tf.global_variables_initializer调用。它几乎是在批量复制TFAPI。本题侧重于部分用户调用sess.run(init_op)时，仍然存在未初始化的值。示例代码和对tf.global_variables_initializer的分析会很棒。 最佳答