我需要确保25个工作人员中的任何一个同时处理每个user_id的工作不超过一个，以避免死锁。我已经尝试过sidekiq独特的作业，但死锁不断发生，因为它一直在尝试处理队列中所有待处理的作业，而不是在参数中查找user_id。谢谢classMyWorkincludeSidekiq::Workersidekiq_options:queue=>"critical",unique:true,unique_args:->(args){[args.user_id]}defperform(work_params) 最佳答案 sidekiq_opt
我在Mongo中有一个集合，那里有类似这样的记录:{"id":NumberLong(141242),"name":"JohnDoe","language":"en"}{"id":NumberLong(3556332),"name":"MarkZuckerberg","language":"jp"}{"id":NumberLong(124),"name":"AbigailFidler","language":"cn"}{"id":NumberLong(325262351),"name":"JoeParker","language":"jp"}{"id":NumberLong(98798)
我正在尝试创建一个简短的5或6个字符的邀请代码，该代码将在我的网站上创建“群组”时生成。组信息存储在组表中。希望加入群组的用户必须有邀请码——他们没有必要知道任何其他信息。显然，我需要邀请码是唯一的，我希望无需仔细检查即可生成唯一的字符串，但弄清楚代码一直很困难。我一直在阅读数十个SO问题和答案。这是我想出的:当将组信息(例如名称)插入到组表中时，自然会为该行指定一个唯一的、自动递增的ID。1)Grabthatid2)additto12343)simplyputthevaluesnexttoeachotherafterconvertingtheteamnamefrombase36tob
标题其实是我的问题。现在Apple不再允许使用UUID，我决定使用CFUUID。但是我对此有一些疑问。每个设备都是唯一的吗？如果是，它与UUID有何不同？它是随机生成器吗？如果是，它有多好？我可以确定在10000台设备中不会出现重复吗？我在这个使用CFUUID的解决方案和让我的服务器生成一个我可以确定的随机唯一标识符之间。然而，这将需要在服务器和设备之间进行不必要的编码和http请求。有什么想法吗？ 最佳答案 当你说苹果不允许使用UUID时，你一定指的是UDID，即唯一设备ID。每次生成一个UUID都是唯一的。它不仅仅是一个UDID
我试图找到5个不同列表之间的独特差异。我看过多个关于如何找出两个列表之间差异的示例，但无法将其应用于多个列表。很容易找到5个列表之间的相似之处。例子:list(set(hr1)&set(hr2)&set(hr4)&set(hr8)&set(hr24))但是，我想弄清楚如何确定每个集合的独特特征。有人知道怎么做吗？ 最佳答案 这个怎么样？假设我们有输入列表[1,2,3,4]、[3,4,5,6]和[3,4,7,8]。我们想从第一个列表中提取[1,2]，从第二个列表中提取[5,6]，以及[7,8]来自第三个列表。fromitertools
假设我有两个不相交的多边形组/“岛屿”(想想两个不相邻县的人口普查区)。我的数据可能看起来像这样:>>>p1=Polygon([(0,0),(10,0),(10,10),(0,10)])>>>p2=Polygon([(10,10),(20,10),(20,20),(10,20)])>>>p3=Polygon([(10,10),(10,20),(0,10)])>>>>>>p4=Polygon([(40,40),(50,40),(50,30),(40,30)])>>>p5=Polygon([(40,40),(50,40),(50,50),(40,50)])>>>p6=Polygon([(4
这个问题在这里已经有了答案:Finduniquerowsinnumpy.array(20个答案)关闭6年前。我有3Dnumpy数组，我只想要唯一的2D子数组。输入:[[[12][34]][[56][78]][[910][1112]][[56][78]]]输出:[[[12][34]][[56][78]][[910][1112]]]我尝试将子数组转换为字符串(tostring()方法)，然后使用np.unique，但在转换为numpy数组后，它删除了\x00的最后一个字节，因此我无法使用np.unique将其转换回来。来自字符串()。例子:importnumpyasnpa=np.array
我有一个pandas数据框，其中有一列uniqueid。我想从基于此列的数据框中删除所有重复项，以便所有剩余的观察结果都是唯一的。 最佳答案 对于任何数据框(docshere)，还有drop_duplicates()方法。您可以传递特定的列作为参数从中删除。df.drop_duplicates(subset='uniqueid',inplace=True) 关于python-在Pandas数据框中选择独特的观察结果，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
有没有办法在Python中生成只包含唯一项的列表理解？我最初的想法是使用这样的东西:new_items=[unicode(item)foriteminitems]但是，后来我意识到我需要省略重复的项目。所以我最终得到了这个丑陋的怪物:unique_items=[]foriteminitems:unicode_item=unicode(item)ifunicode_itemnotinunique_items:unique_items.append(unicode_item)现在这远不如简单的列表理解那么漂亮(和可读)。那么，有没有办法让列表推导等价于上面的代码呢？顺序也很重要，所以我不能
这个问题在这里已经有了答案:Uniquenessforlistoflists(7个答案)关闭5年前。我有一个看起来像这样的列表列表:animal_groups=[['fox','monkey','zebra'],['snake','elephant','donkey'],['beetle','mole','mouse'],['fox','monkey','zebra']]删除重复列表的最佳方法是什么？使用上面的例子，我正在寻找会产生这个的代码:uniq_animal_groups=[['fox','monkey','zebra'],['snake','elephant','donkey
