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
来自thedjangotutorialwas_published_recently.admin_order_field='pub_date'这个声明到底在做什么？ 最佳答案 这是引用django的管理部分。在模型对应的管理部分，每个模型都有一个名为list_display的属性,控制admin的变更列表(所有对象的列表显示)页面显示哪些字段。现在，如果您希望更改was_published_recently的默认排序顺序在list_display你可以通过设置admin_order_field来做到这一点属性。因此，在示例中:clas
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
使用这些代码行:fromdatetimeimportdatedate_start=date.now()我收到这个错误:AttributeError:typeobject'datetime.date'hasnoattribute'now'我该如何解决这个问题？ 最佳答案 你需要使用importdatetimenow=datetime.datetime.now()或者如果您使用的是django1.4+并且启用了时区，您应该使用django.utils.timezone.now() 关于pyt
我经常在关系数据库的SQL中执行的一个查询是将一个表连接回自身，并根据具有相同ID的记录及时向后或向前汇总每一行。例如，假设table1的列为'ID'、'Date'、'Var1'在SQL中，我可以像这样为每条记录总结过去3个月的var1:Selecta.ID,a.Date,sum(b.Var1)assum_var1fromtable1aleftouterjointable1bona.ID=b.IDandmonths_between(a.date,b.date)-3有什么办法可以在Pandas中做到这一点吗？ 最佳答案 看来你需要Gr
我正在尝试使用Python生成一系列半年度日期。Pandas提供了一个函数pd.date_range为了解决这个问题，我希望我的日期范围从结束日期开始并向后迭代。例如给定输入:start=datetime.datetime(2016,2,8)end=datetime.datetime(2018,6,1)pd.date_range(start,end,freq='6m')结果是:DatetimeIndex(['2016-02-29','2016-08-31','2017-02-28','2017-08-31','2018-02-28'])如何生成以下内容:DatetimeIndex(['
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
