小编dav*_*ism的帖子

我正在尝试实现取消功能，以在上传视频时取消视频的文件上传。这就是视频上传时我的前端的样子

这是我使用 axios 发送请求的代码：

export function processPost (body, callback, errorUpdate) {
// config for post
var config = {
  timeout: 300000,
  headers: { 'content-type': 'multipart/form-data' }

}

// url for server endpoint
var url = 'http://localhost:5000/uploader'

// actual post
axios
  .post(url, body, config)
  .then(callback)
  .catch(function (error) {
    // Non 200 Response
    if (error.response) {
      errorUpdate('non 200 response from server')
      // Request made but no response received
    } else if (error.request) {
      errorUpdate('no response from server')
      // something else happened
    } …

我按照 Flask 的官方教程进行操作，并在“使项目可安装”步骤中出现错误。当我运行时pip install -e，出现以下错误：

Usage:   
  pip install [options] <requirement specifier> [package-index-options] ...
  pip install [options] -r <requirements file> [package-index-options] ...
  pip install [options] [-e] <vcs project url> ...
  pip install [options] [-e] <local project path> ...
  pip install [options] <archive url/path> ...

-e option requires 1 argument

我正在我的应用程序中处理 pubsub 订阅。我想知道如何通过端点在 python 中为推送订阅编码。

这是我尝试过的代码：

> from google.cloud import pubsub_v1

> from google.oauth2 import service_account


> gcp_service_account_credential_path = 'gcp-service-account.json'


>credentials=service_account.Credentials.from_service_account_file(str(gcp_service_account_credential_path))

> project_id = "my project name"

> topic_name = 'topic name'

> subscription_name = 'sub name'

> endpoint = 'http://localhost:5059/push_pub_sub_data'




> subscriber = pubsub_v1.SubscriberClient(credentials=credentials)

> topic_path = subscriber.topic_path(project_id, topic_name)

>subscription_path=subscriber.subscription_path(project_id,subscription_name)

> push_config = {'push_endpoint': endpoint}

> subscriber.modify_push_config(subscription_path, push_config)

我怎样才能做到这一点？

我有以下字典列表，其中每个字典都可以有一个children带有进一步字典列表的键。这可以嵌套任意深度。我如何在 Jinja 中循环它以输出嵌套列表？

[{
    'id': '1',
    'name': 'Level 1',
    'children': [{
        'id': '11',
        'name': 'Level 1.1'
    }, {
        'id': '12',
        'name': 'Level 1.2'
    }, {
        'id': '13',
        'name': 'Level 1.3',
        'children': [{
             'id': '131',
             'name': 'Level 1.3.1'
         }]
    }]
},
{
    'id': '2',
    'name': 'Level 2',
    'children': [{
        'id': '21',
        'name': 'Level 2.1'
    }]
}]

sqlalchemy.exc.ArgumentError: Mapper mapped class PartCar->partcar could not assemble any primary key columns for mapped table 'partcar'

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()


class User(Base):
    __tablename__ = 'USER'

    user_id = Column(Integer)
    passport_number = Column(String(8), primary_key=True, nullable=False)
    user_email = Column(String(20), nullable=False)
    user_name = Column(String(20), nullable=False)

    carHave = relationship('Car', secondary='caruser')


class Car(Base):
    __tablename__ = 'car'

    car_number = Column(Integer, primary_key=True, nullable=False)

    userHave = relationship('User', secondary='caruser')
    partHave = relationship('Part', secondary='partcar')


class Part(Base):
    __tablename__ …

我是Docker的新手。

据我了解，它创建了可移植的环境，以使用相同的一组软件配置运行应用程序并将其运送到多个平台。这样，它也不会与计算机中的软件冲突。

我已经在开发中使用Docker，并且了解它对于开发以及与其他团队成员共享代码非常有用。每个都可以运行相同的相同软件集。

现在，

我正在考虑在生产中使用docker。在EC2上安装docker，所有内容都将在1个命令中安装/配置。

但是我有几个问题：

1. 我为什么要在容器内的EC2中安装一些东西。我将只安装1个应用程序，不会有冲突的机会。不会很慢，因为它在容器内，而docker中的任何问题都会破坏我的应用程序？如果我以某种方式破坏数据，将会发生什么？
2. 我可以某种方式使用Docker而不是驻留在容器中，而是直接在OS中使用吗？
3. 只需单击一下，我可以使用什么替代方法来部署我的小型Flask应用程序（数据库，nginx，flask，haproxy等？）。这只是一个小型应用程序，我不想让事情变得复杂和浪费。欢迎开源解决方案。
4. 互联网上充斥着似乎是行业标准的文章，适用于大型应用程序/网站。要学习的工具/技术太多。厨师，木偶，詹金斯，kubernetes。我是否可以在小型网站上没有这些而生存，或者是前进的方向，而我最终必须学习这些？

我正在寻找在 Quart 上使用基本身份验证。我知道 quart-auth 可用，但它仅支持基于 cookie 的身份验证。有没有一种方法可以使用基本身份验证，而无需使用 Flask-BasicAuth 的 Flask 补丁？

import uvicorn
from fastapi import FastAPI

# 2. Create the app object
app = FastAPI()

# 3. Index route, opens automatically on http://127.0.0.1:8000
class RunModel():
    @app.get('/')
    def index(self):
        return {'message': 'Hello'}

    @app.get('/predict')
    def get_res(self, feat1: float, feat2:float):
        res = feat1 + feat2
        return {'result': f'{res:.4f}'}

run_model = RunModel()
# 5. Run the API with uvicorn
#    Will run on http://127.0.0.1:8000
if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app, host='127.0.0.1', port=8000)

当我首先运行它时，我收到错误（在终端而不是浏览器中）422 Unprocessable Entity。接下来的事情是，当我访问 http://localhost:8000/docs 时，它似乎期望我输入 3 个/predict路由值，即预期的两个功能和 self …

我对 python 还不够了解，无法自己解决这个问题，所以这就是我想在这里尝试的原因。有没有办法让这些几乎相同的@wraps函数占用更少的空间？我总共有 5 个这样的东西，100 行 5 次同样的东西听起来很浪费。我最初在某个网站上找到过这个，但现在似乎找不到了。

功能：

def a_required(func):
    @wraps(func)
    def decorated_view(*args, **kwargs):
        if request.method in EXEMPT_METHODS:
            return func(*args, **kwargs)
        elif current_app.config.get('LOGIN_DISABLED'):
            return func(*args, **kwargs)
        elif not current_user.is_authenticated or not current_user["Keys"]["A"]:
            return current_app.login_manager.unauthorized()
        return func(*args, **kwargs)
    return decorated_view

def b_required(func):
    @wraps(func)
    def decorated_view(*args, **kwargs):
        if request.method in EXEMPT_METHODS:
            return func(*args, **kwargs)
        elif current_app.config.get('LOGIN_DISABLED'):
            return func(*args, **kwargs)
        elif not current_user.is_authenticated or not current_user["Keys"]["B"]:
            return current_app.login_manager.unauthorized()
        return func(*args, **kwargs)
    return decorated_view

这是一个 Flask 网站，其页面只有拥有正确权限的用户才能访问。

谁能让我了解这个错误是什么、出了什么问题以及如何解决它。我对 python 和学习还很陌生，想在代码中实现一些多重处理，所以从它的基本方法开始。

> AttributeError: Can't pickle local object
> 'computation.abc.<locals>.s1'
>     Traceback (most recent call last):
>       File "<string>", line 1, in <module>
>       File "C:\Python\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main
>         exitcode = _main(fd, parent_sentinel)
>       File "C:\Python\lib\multiprocessing\spawn.py", line 126, in _main
>         self = reduction.pickle.load(from_parent)
>     EOFError: Ran out of input

我的代码如下：

import multiprocessing


class computation:
    def abc(self):

        try:
            """Some
             logic
             here"""


        except Exception as E:
            print('Error : ', E)

        def func1(sfunc1):

            """some
            logic
            here"""

        def func2(sfunc2):

            """some …