小编cal*_*leb的帖子

为什么cons在这个上下文中使用lazy-seq,但是conj没有？

这有效:

(defn compound-interest [p i]
   (cons p (lazy-seq (compound-interest (* p (+ 1 i)) i))))

这不会(它给出堆栈溢出[1]异常):

(defn compound-interest2 [p i]
   (conj (lazy-seq (compound-interest2 (* p (+ 1 i)) i)) p))

[1]哦,你好!在stackoverflow上询问涉及堆栈溢出的问题.

我正在编写一个API方法,它返回Web服务中的对象列表.此服务还会缓存结果并尝试在再次访问Web服务之前返回缓存的结果(如果有).所以我将此列表存储在Core Data实体中.但是Core Data只允许将to-may关系存储在NSSet中,而NSSet不会保留顺序.但我希望缓存的结果保留原始顺序(最初来自Web服务).我不一定知道该命令是如何建立的(因此我无法排序).

那我怎么能保留这个订单呢？我的计划是存储一个带有对象id的字符串,我稍后可以使用它来对它们进行排序:

NSString *objectIds = @"1 5 2 9 4";

这是最好的方法吗？

我得出的假设是,如果我用asyncio编写相互递归的协同程序,它们就不会达到最大递归深度异常,因为事件循环正在调用它们(并且像蹦床一样).但是,当我这样写它时,情况并非如此:

import asyncio

@asyncio.coroutine
def a(n):
    print("A: {}".format(n))
    if n > 1000: return n
    else: yield from b(n+1)

@asyncio.coroutine
def b(n):
    print("B: {}".format(n))
    yield from a(n+1)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(a(0))

当这个运行时,我明白了RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object.

有没有办法防止堆栈在使用asyncio的递归协同程序中增长？

我的目标是允许 ssl 客户端从服务器的许多有效证书对中进行选择。客户端有一个 CA 证书，它将用来验证来自服务器的证书。

因此，为了尝试实现这一点，我ssl.SSLContext.set_servername_callback()将服务器上的 与ssl.SSLSocket.wrap_socket's parameter:server_hostname`结合使用，以尝试允许客户端指定要使用的密钥对。代码如下所示：

服务器代码：

import sys
import pickle
import ssl
import socket
import select

request = {'msgtype': 0, 'value': 'Ping', 'test': [chr(i) for i in range(256)]}
response = {'msgtype': 1, 'value': 'Pong'}

def handle_client(c, a):
    print("Connection from {}:{}".format(*a))
    req_raw = c.recv(10000)
    req = pickle.loads(req_raw)
    print("Received message: {}".format(req))
    res = pickle.dumps(response)
    print("Sending message: {}".format(response))
    c.send(res)

def run_server(hostname, port):
    s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
    s.bind((hostname, port))
    s.listen(8)
    print("Serving on {}:{}".format(hostname, port)) …

我正在尝试找出一种有效的方法来合并两个 PySpark DataFrame，如下所示：

from pyspark.sql import Row
data = [Row(id=index, value=val, calc=val*2) for index, val in enumerate(range(10))]
df = spark.createDataFrame(data=data, schema=["id", "value", "calc"])
data2 = [Row(id=index, value=val, calc=val**2) for index, val in [(9, 9), (10, 10)]]
df2 = spark.createDataFrame(data=data2, schema=["id", "value", "calc"])


df.head(10)
# Outputs: [Row(id=0, value=0, calc=0), Row(id=1, value=1, calc=2), Row(id=2, value=2, calc=4), Row(id=3, value=3, calc=6), Row(id=4, value=4, calc=8), Row(id=5, value=5, calc=10), Row(id=6, value=6, calc=12), Row(id=7, value=7, calc=14), Row(id=8, value=8, calc=16), Row(id=9, value=9, calc=18)]

df2.head(2)
# Outputs: [Row(id=9, value=9, …

我一直在查看各种System.IdentityModel.Claims.ClaimTypes属性(类引用),以查看我的每个用户模型属性是否都有预定义的类型.看来除了城市之外还有.例如,我看到除了城市之外我需要的每个地址字段:

• ClaimTypes.StreetAddress
• ClaimTypes.StateOrProvince
• ClaimTypes.PostalCode

我注意到有一个ClaimTypes.Locality; 这应该用于代表城市吗？(这听起来不像是它的目的).或者是否有一些其他ClaimTypes属性来表示我缺少的城市？