我有一个在AWS上的Tomcat8.0.39下完美运行的SpringBootWAR应用程序。在发出sudoservicetomcat8stop、通过sudoyumupdate升级到Tomcat8.0.41并重新启动实例后，应用程序没有启动。在catalina日志文件中，我看到了大量以下类型的异常:19-Feb-201710:27:15.326WARNING[localhost-startStop-1]org.apache.tomcat.util.scan.StandardJarScanner.scanFailedtoscan[file:/usr/share/java/tomcat8/j

我怎样才能dothis在Python/PIL中？即，给定偏移矩形(照片文档)的四个点，使其看起来像扫描的一样平坦。有没有简单的算法？此外，我是否应该做任何其他操作以使其看起来更“像扫描”？我想用Python为自己制作一个这个程序的简单版本。 最佳答案 查看方法设置为QUAD的transform()https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html#PIL.Image.Image.transformim.transform(size,QUAD,data)=>imag

我正在使用df.loc[(key1,key2)]为大型多索引Pandasdf建立索引。有时我会得到一个系列(如预期的那样)，但有时我会得到一个数据框。我试图隔离导致后者的情况，但到目前为止我能看到的是它与获得PerformanceWarning:indexingpastlexsortdepthmayimpactperformance警告相关。我想复制它发布在这里，但我无法生成另一个给我同样警告的案例。这是我的尝试:defrandom_dates(start,end,n=10):start_u=start.value//10**9end_u=end.value//10**9returnp

是否可以使用functools.lru_cache来缓存由functools.partial创建的部分函数？我的问题是一个函数，该函数采用可散列参数和常量、不可散列对象(例如NumPy数组)。考虑这个玩具示例:importnumpyasnpfromfunctoolsimportlru_cache,partialdeffoo(key,array):print('%s:'%key,array)a=np.array([1,2,3])因为NumPy数组不可哈希，所以这行不通:@lru_cache(maxsize=None)deffoo(key,array):print('%s:'%key,ar

考虑以下函数，它返回一组元素的所有唯一排列:defget_permutations(elements):iflen(elements)==0:yield()else:unique_elements=set(elements)forfirst_elementinunique_elements:remaining_elements=list(elements)remaining_elements.remove(first_element)forsubpermutationinget_permutations(tuple(remaining_elements)):yield(first_el

我设置了一个virtualenv，然后尝试使用pip安装MySQL-Python(激活env之后)。我的requirements.txt如下:MySQL-python==1.2.5argparse==1.2.1pymongo==2.6.3wsgiref==0.1.2当我运行pipinstall-rrequirement.txt时。我得到一些输出，最后一行是:RuntimeError:maximumrecursiondepthexceeded如帖子中所述，我什至运行此命令来升级我的分发版:easy_installdistribute==0.6.28即使那样也没用。我的python版本(在

TL;DR我正在寻求帮助来实现下面的弹珠图。目的是尽可能对未排序的值进行排序，而无需在扫描执行之间等待时间。我不是要求完整的实现。欢迎任何指导。我有一个无限热可观察对象的异步慢速(出于测试目的而强制)扫描。这是相关代码:thread_1_scheduler=ThreadPoolScheduler(1)thread=ExternalDummyService()external_obs=thread.subject.publish()external_obs\.flat_map(lambdamsg:Observable.just(msg).subscribe_on(thread_1_sch

我正在使用Python3的内置functools.lru_cache装饰器来内存一些昂贵的函数。我想在不使用太多内存的情况下记住尽可能多的调用，因为缓存太多值会导致抖动。是否有在Python中完成此操作的首选技术或库？例如，thisquestion带我去systemmemoryawareLRUcaching的Go库.与Python类似的东西将是理想的。注意:我不能只估计每个值使用的内存并相应地设置maxsize，因为多个进程将并行调用装饰函数；解决方案需要实际动态检查有多少内存可用。 最佳答案 我最终修改了内置的lru_cache以

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

我将Python对象定义为“在任何深度都不可变”当且仅当它(名义上)是不可变的；和如果它是一个“容器”对象，那么它只包含“在任何深度都不可变”的对象；例如((1,2),(3,4))在任何深度都是不可变的，而((1,2),[3,4])不是(尽管后者由于是一个元组，“名义上”是不可变的)。IsthereareasonablewaytotestwhetheraPythonobjectis"immutableatanydepth"?测试第一个条件相对容易(例如使用collections.Hashable类，并忽略未正确实现的__hash__方法的可能性)，但第二个条件条件更难测试，因为“容器”