我有一个PythonGAE应用。我希望我的任务停止运行，或者在失败时重试一次。现在，无论我的yaml文件告诉它们什么，它们都会永远运行!这是一个queue.yaml条目:-name:globalPurchaserate:10/sbucket_size:100retry_parameters:task_retry_limit:1如果globalPurchase任务失败并返回500错误代码，它将永远重试，直到成功并在日志中显示此消息:“队列“globalPurchase”上名为“task14”的任务失败，代码为500；将在30秒后重试”为什么实际上没有使用task_retry_limit？
我正在尝试实现延迟删除博客文章的方案。因此，您不会收到烦人的Areyousure?，而是有2分钟的时间来取消删除。我想跟踪使用db.Model类(DeleteQueueItem)时将删除的内容，因为我发现无法从队列中删除任务，并且怀疑我可以查询其中的内容。创建DeleteQueueItem实体应自动设置delete_when属性并将任务添加到队列中。我使用博客文章的相对路径作为它们的key_name并希望在此处也将其用作key_name。这让我想到了一个自定义的init:classDeleteQueueItem(db.Model):"""Modeltokeeptrackofitemst
Pythondocumentation表示每个类的__init__方法负责初始化其父类(superclass)。但是对于新型类，最终的基类是object。执行dir(object)表明object本身有一个__init__方法并且可能被初始化。有什么理由这样做吗？我倾向于这样做是为了保持一致性和(稍微)更容易地重构类层次结构，但我想知道这是否绝对必要或是否被认为是最佳实践。 最佳答案 您不需要初始化对象；它的__init__是一个空操作。不过，这仍然是一种很好的做法，因为您稍后可能想在层次结构中引入一个中间类。
我有这门课:fromthreadingimportThreadimporttimeclassTimer(Thread):def__init__(self,interval,function,*args,**kwargs):Thread.__init__()self.interval=intervalself.function=functionself.args=argsself.kwargs=kwargsself.start()defrun(self):time.sleep(self.interval)returnself.function(*self.args,**self.kwar
我把print'Helloworld!'进入我的Django项目中的__init__.py。当我现在运行./manage.pyrunserver时，我得到了gruszczy@gruszczy-laptop:~/Programy/project$./manage.pyrunserverHelloworld!Helloworld!Validatingmodels...0errorsfound为什么__init__.py运行两次？它应该只加载一次。 最佳答案 它应该只加载一次...每个进程。我猜manage.pyfork，并且启动了两个单
我有点困惑为什么会收到此错误。我不知道它从哪里得到这个额外的论点。Environment:RequestMethod:GETRequestURL:http://0.0.0.0:5000/DjangoVersion:1.6.4PythonVersion:2.7.5InstalledApplications:('django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib
我认为您可以在类中定义“__init__”或“__new__”，但为什么都在django.utils.datastructures.py中定义。我的代码:classa(object):def__init__(self):print'aaa'def__new__(self):print'sss'a()#print'sss'classb:def__init__(self):print'aaa'def__new__(self):print'sss'b()#print'aaa'数据结构.py:classSortedDict(dict):"""Adictionarythatkeepsitskey
假设我有两个celery任务:@celery.taskdefrun_flakey_things(*args,**kwargs):returnrun_flakey_and_synchronous_thing.map(xrange(10)).apply_async()@celery.taskdefrun_flakey_and_synchronous_thing(a):ifa%5:returnaraiseRuntimeError(a)因此，当您运行run_flakey_things时，它会立即失败，因为序列中的第一项会引发异常。我想要的是像map一样按顺序为序列中的所有项目运行任务，但继续运
tf.train.init_from_checkpoint似乎初始化了通过tf.get_variable创建的变量，但不是通过tf.Variable创建的变量。例如，让我们创建两个变量并保存它们:importtensorflowastftf.Variable(1.0,name='foo')tf.get_variable('bar',initializer=1.0)saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:tf.global_variables_initializer().run()saver.save(sess,'./model',glo
这个问题在这里已经有了答案:Whatis__init__.pyfor?(14个答案)关闭5年前。鉴于我有以下目录结构，.是当前工作目录.\---foo\---bar\---__init__.py\---baz.py当我运行python-c"importfoo.bar.baz"我得到Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1ImportError:Nomodulenamedfoo.bar.baz如果我echo"">foo/__init__.py，上面的命令有效。我是做错了什么还是误解了__init__.py的意义？我认为这是在不应该存在的地方停止
