我正在尝试配置MemCached使用heroku附加'‘为我的Django网站。当我运行试图获取/设置缓存的代码时,就会出现以下错误
Mar 31 19:36:17 mycloudapp app/web.1: File "/app/.heroku/python/lib/python2.7/site-packages/django/core/handlers/base.py", line 115, in get_response
Mar 31 19:36:17 mycloudapp app/web.1: response = callback(reque
我正在尝试从Python连接到本地运行的Hadoop集群,我一直收到以下错误:requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', BadStatusLine('\x00\x00\x00\x7f~\x08ÿÿÿÿ\x0f\x10\x02\x18\t")org.apache.hadoop.ipc.RPC$VersionMismatch*>Server IPC version 9 cannot communicate with client version
下面是我的代码:“从hdfs导入Co
当我在Heroku上运行我的应用程序并提交一个Flask表单时,我得到了错误TypeError: 'unicode' does not have the buffer interface的以下回溯。在本地运行该应用程序是可行的。从回溯来看,它看起来像是一个验证CSRF令牌的烧瓶-WTF的问题。为什么我要得到这个错误,以及如何修复它?
Exception on /restaurants/1/menu/add/ [POST]
Traceback (most recent call last):
File "/app/.heroku/python/lib/python2.
我创建了一个DatetimeIndex,并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候,我得到了一个异常:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
我试图用实际的数据来绘制我的第一个功率谱密度图,而不是纯理论的,在Python中生成的。不过,我在工作上遇到了困难。代码附在下面,后面是第19行后在控制台中看到的错误。
不知道这是否有什么区别,但我正从主要在MATLAB中工作过渡到Python。我并不指望永远都能获得许可,所以我真的很想学习如何开始使用Python来完成所有的事情。但这很难。
代码:
import numpy as np
from scipy import signal
import scipy.io
import matplotlib.pyplot as plt
#import data from a .mat file
对于一个菜鸟来说,我可能承担的项目太大了,但我正试图为KickassTorrents托管一个非官方的API。目前,它们提供的整个数据库的文本转储通常在650 of左右。
现在,我正在使用Python读取文本文件,并使用Django的ORM将其插入数据库:
with open('hourlydump.txt', 'r') as f:
for line in f:
sections = line.split('|')
Torrent.objects.create(...)
使用它们的每
我很好奇Octave 3.8.2的矩阵乘法有多快,所以我使用以下代码对两个5000X5000矩阵的乘法进行计时:
X = rand(5000,5000);
Y = rand(5000,5000);
BEFORE = time();
Z = X*Y;
AFTER = time();
disp(AFTER - BEFORE);
结果平均约为1分钟。使用几乎相同的代码,我在Python中对numpy矩阵进行了相同的计算。它花了大约7.5秒。
我对这些结果感到惊讶,因为我的印象是Octave针对矩阵计算进行了高度优化。我的结果是典型的吗?当涉及到大规模矩阵计算时,人们通常更喜欢Python而不是Oct
我在ubuntu16.04.2LTS和NumPy 1.12.1中使用python3.5.2。当我使用poly1d函数获取coeffs时,计算中出现了一个错误:
>>> from numpy import poly1d
>>> from math import fabs
>>> pol = poly1d([2357888,459987,78123455],True)
>>>[int(x) for x in pol.coeffs]
[1, -80941330, 221226728585581, -847325295663565