我的设置:Django1.8.3python2.7.10Ubuntu14.04django-two-factor-auth==1.2.0当我运行pythonmanage.pytest时出现以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"/src/venv/bin/django-admin.py",line5,inmanagement.execute_from_command_line()File"/src/venv/lib/python2.7/site-packages/django/core/management/__init__.py",line33
我正在使用python多处理功能将某些功能映射到某些元素。类似这样的事情:defcomputeStuff(arguments,globalData,concurrent=True):pool=multiprocessing.Pool(initializer=initWorker,initargs=(globalData,))results=pool.map(workerFunction,list(enumerate(arguments)))returnresultsdefinitWorker(globalData):workerFunction.globalData=globalDat
我编写了以下代码来让我懒惰的第二个CPU核心工作。代码所做的基本上是首先在目录层次结构中找到所需的“海”文件，然后执行一组外部脚本来处理这些二进制“海”文件，以生成50到100个文本和二进制文件。正如问题的标题所建议的那样，以并行方式提高处理速度。这个问题源于我们在IPython用户列表上进行的长时间讨论，标题为“Cannotstartipcluster”。从我对IPython的并行处理功能的实验开始。问题是我无法让这段代码正确运行。如果包含“sea”文件的文件夹仅包含“sea”文件，脚本将完成其执行而不完全执行外部脚本运行。(假设我有30-50个外部脚本要运行，但我的多处理启用脚本仅
我正在尝试解决机器学习问题。我有一个包含时间序列元素的特定数据集。对于这个问题，我使用了著名的python库-sklearn。这个库中有很多交叉验证迭代器。还有几个迭代器用于自己定义交叉验证。问题是我真的不知道如何为时间序列定义简单的交叉验证。这是我想要获得的一个很好的例子:假设我们有几个时期(年)，我们想将我们的数据集分成几个block，如下所示:data=[1,2,3,4,5,6,7]train:[1]test:[2](ortest:[2,3,4,5,6,7])train:[1,2]test:[3](ortest:[3,4,5,6,7])train:[1,2,3]test:[4](
我想了解主服务和辅助服务在TensorFlow中的确切角色。到目前为止，我了解到我启动的每个TensorFlow任务都与一个tf.train.Server实例相关联。此实例通过实现tensorflow::Session导出“主服务”和“辅助服务”接口(interface)”(master)和worker_service.proto(worker)。第一个问题:我的意思是，一项任务只与一名工作人员相关联吗？此外，我明白了.........关于大师:它是主服务的范围......(1)...向客户端提供功能，以便客户端可以运行session。(2)...将工作委派给可用的工作人员以计算ses
我希望celery任务能够获取执行它的工作人员的姓名，以便进行日志记录。我需要在任务中处理这个问题，而不是直接查询代理。有没有办法做到这一点？如果重要的话，我正在将celery与RabbitMQ一起使用。 最佳答案 使用celeryd_after_setup信号像这样捕获worker名称:fromcelery.signalsimportceleryd_after_setup@celeryd_after_setup.connectdefcapture_worker_name(sender,instance,**kwargs):os.e
谁能告诉我为什么在下面的代码中我被重定向到yahoo.com而不是google.com？网址urlpatterns=patterns('',(r'^$',initialRequest,))查看definitialRequest(request):ifrequest.user.is_authenticated:returnHttpResponseRedirect('http://yahoo.com')else:returnHttpResponseRedirect('http://google.com') 最佳答案 不应该是reques
我正在为在查询中使用当前登录用户的View编写单元测试:@app.route('/vendors/create',methods=['GET','POST'])@login_requireddefcreate_vendors():vendor_form=VendorForm(request.form)ifvendor_form.validate_on_submit():vendor=db.session.query(Vendors).filter(Vendors.name==vendor_form.name.data,Vendors.users.contains(g.user)).fi
我将python多处理库用于一种算法，其中我有许多工作人员处理某些数据并将结果返回给父进程。我使用multiprocessing.Queue将作业传递给工作人员，然后收集结果。一切都很好，直到worker无法处理某些数据block。在下面的简化示例中，每个工作人员都有两个阶段:初始化-可能会失败，在这种情况下worker应该被销毁数据处理——处理一block数据可能会失败，在这种情况下，worker应该跳过这个block并继续处理下一个数据。当这两个阶段中的任何一个失败时，我都会在脚本完成后陷入僵局。此代码模拟了我的问题:importmultiprocessingasmpimportr
我使用Flask-Login，它在模板中提供了current_user对象。我想编写一个宏来根据用户是否登录来显示评论表单或登录链接。如果我直接在模板中使用此代码，它会起作用:{%ifcurrent_user.is_authenticated%}{{quick_form(form)}}{%else%}LogInwithGithub{%endif%}我将相同的代码放在一个宏中，然后将宏导入到我的模板中。{%macrocomment_form(form)%}{%ifcurrent_user.is_authenticated%}...{%endif%}{%endmacro%}{%from"m
