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Django服务器频繁死亡: 我正在开发一个Django项目并在专用服务器上进行testing。该项目正在运行： django 1.9.6 的virtualenv python2.7 cx_Oracle 5.2.1 运行 python manage.py runserver 192.168.30.17:8080 & 一切顺利。项目运行和ps aux我得到，例如： root 8437 0.0 0.9 461108 39036 pts/0 S 15:17 0:00 python manage.py runserver 192.168.30.17:8080 root 8861 3.5 1.5 1319364 64232 pts/0 Sl 15:24 0:14 /new_esmart/esmart_env/bin/python manage.py runserver 192.168.30.17:8080 问题：服务器频繁出现故障，在shell上没有显示错误。我只是收到： Killed 我怎样才能find更多的信息，find这次杀人的原因？注意：目前没有gunicorn et similia解决scheme。我必须在接下来的几个小时内使用django服务器 […]

ValueError at / image / Tensor张量（“activation_5 / Softmax：0”，shape =（？，4），dtype = float32）不是该图的元素: 您好我正在build立一个image processing的分类器，这个代码是一个API预测整个代码正在运行的图像的图像类除了这一行（pred = model.predict_classes（test_image））这个api是在Django框架和m使用python2.7 here is a point if I am running this code like normally ( without making an api)its running perfectly def classify_image(request): if request.method == 'POST' and request.FILES['test_image']: fs = FileSystemStorage() fs.save(request.FILES['test_image'].name, request.FILES['test_image']) test_image = cv2.imread('media/'+request.FILES['test_image'].name) if test_image is not None: test_image = cv2.resize(test_image, (128, 128)) test_image = np.array(test_image) test_image = test_image.astype('float32') […]

Linux SDK升级后的“ImportError：No module named webapp2”（1.9.35 – > 1.9.38）: 将GAE Python Linux SDK从版本1.9.35升级到1.9.38后，我的应用程序停止工作，所有请求都以类似的方式失败： ERROR 2016-06-10 17:55:06,100 wsgi.py:263] Traceback (most recent call last): File "/usr/local/google_appengine/google/appengine/runtime/wsgi.py", line 240, in Handle handler = _config_handle.add_wsgi_middleware(self._LoadHandler()) File "/usr/local/google_appengine/google/appengine/runtime/wsgi.py", line 299, in _LoadHandler handler, path, err = LoadObject(self._handler) File "/usr/local/google_appengine/google/appengine/runtime/wsgi.py", line 85, in LoadObject obj = __import__(path[0]) File "/home/dancorn/src/apartsw/main/main.py", line 9, in <module> import webapp2 ImportError: No module named webapp2 […]

如何用对该表唯一的不同整数replaceDjango的主键: 我有一个Django的Web应用程序，使用默认的自动递增的正整数作为主键。此密钥在整个应用程序中使用，并经常插入到URL中。我不想公开这个号码，以便他们可以猜测我的数据库中的用户或其他实体的数量。这是一个频繁的要求，我已经看到类似的问题与我的答案。大多数解决schemebuild议散列最初的主键值。但是，这些答案都不符合我的需要。这些是我的要求：我想保持主键字段types为整数。我也不希望在每次读取或写入数据库或与数据库进行比较时不必散列/取消散列该值。这似乎很浪费这样做只是一次：当logging最初插入数据库哈希/encryption函数不需要是可逆的，因为我不需要恢复原始的顺序密钥。哈希值只需要是唯一的。哈希值需要唯一唯一的表 – 不普遍唯一。散列值应尽可能短。我想避免超长的（20个以上的字符）url 什么是最好的方法来做到这一点？以下工作？ def hash_function(int): return fancy-hash-function # What function should I use?? def obfuscate_pk(sender, instance, created, **kwargs): if created: logger.info("MyClass #%s, created with created=%s: %s" % (instance.pk, created, instance)) instance.pk = hash_function(instance.pk) instance.save() logger.info("\tNew Pk=%s" % instance.pk) class […]

在matplotlib中通过一组2D热图分页/滚动: 我正在生成一组3D数据的2D热图图。我希望能够有一个机制来交互式地浏览每个窗格。下面是一个简单的示例代码，我希望能够通过滑动条（或其他方式）交互式地查看两个窗格（即z = [0,1]）。这是可能的matplotlib或这是我需要在生成图像文件后进行后处理？ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt data = np.random.randint(10, size=(5, 5, 2)) data_slice = np.zeros((5,5)) for i in range(0, 5): for j in range(0, 5): data_slice[i][j] = data[i][j][0] plt.imshow(data_slice, cmap='hot', interpolation='nearest') plt.show() 编辑：我希望能够做到这一点互动，似乎可能的重复正试图做到这一点自动。

Python函数返回无: 我非常简单的python函数在它的结尾处返回'None'，我不知道为什么。我看了一些其他的post，仍然无法弄清楚。任何帮助表示赞赏。这是我的代码： def printmult(n): i = 1 while i <= 10: print (n * i, end = ' ') i += 1 print(printmult(30))

Python子输出到subprocess中的控制台scricpt: 在我的父母脚本中，我执行以下操作： fout=open(outfile,"w") ferr = open(errfile,"w") subprocess.call("1.py",stdout=fout,stderr=ferr,shell=True) 在1.py脚本中，我希望大部分日志消息都转到日志文件，但是有一些消息，我想根据打印条件在控制台上打印： print "Hello World" 但它打印outfile，我想要在控制台上打印，我试着做 sys.__stdout__.write("Hello World"); 但是这也行不通。任何帮助将不胜感激！

正确的代码，以从Python中的string中删除元音: 我很确定我的代码是正确的，但它似乎没有返回预期的输出： inputanti_vowel("Hey look words") – >输出： "Hey lk wrds" 。显然这不是'e' ，任何人都可以解释为什么？ def anti_vowel(c): newstr = "" vowels = ('a', 'e', 'i', 'o', 'u') for x in c.lower(): if x in vowels: newstr = c.replace(x, "") return newstr

更有效的方式来计算numpy的距离？: 我有一个关于如何快速计算numpy距离的问题， def getR1(VVm,VVs,HHm,HHs): t0=time.time() R=VVs.flatten()[numpy.newaxis,:]-VVm.flatten()[:,numpy.newaxis] R*=R R1=HHs.flatten()[numpy.newaxis,:]-HHm.flatten()[:,numpy.newaxis] R1*=R1 R+=R1 del R1 print "R1\t",time.time()-t0, R.shape, #11.7576191425 (108225, 10500) print numpy.max(R) #4176.26290975 # uses 17.5Gb ram return R def getR2(VVm,VVs,HHm,HHs): t0=time.time() precomputed_flat = numpy.column_stack((VVs.flatten(), HHs.flatten())) measured_flat = numpy.column_stack((VVm.flatten(), HHm.flatten())) deltas = precomputed_flat[None,:,:] – measured_flat[:, None, :] #print time.time()-t0, deltas.shape # 5.861109972 (108225, 10500, 2) R = numpy.einsum('ijk,ijk->ij', […]