小编Gro*_*vyP的帖子

是否可以访问Vue组件外部的VueRouter.

我试过在JavaScript文件中导入Vue.在这个文件中我可以访问Vue.http,但不能Vue.router或Vue.$router.最后2个返回undefined.

main.js

import Vue from 'vue'
import VueResource from 'vue-resource'
import VueRouter from 'vue-router'

import routes from './config/routes'
import store from './store'
import * as rootUrl from './config/rootUrl'



//Routing support
Vue.use(VueRouter);
//Backend support
Vue.use(VueResource);

const router = new VueRouter({
    mode: 'history',
    routes: routes
})

new Vue({
    store,
    router,
}).$mount('#app')

Vue.http.get(rootUrl.url, {Accept: "application/json"}).then(response => {
    let data = response.body
    store.commit('SET_APP_DATA', { data: {
        'title': data.title,
        'peopleUrl': data.people,
        'eventsUrl':  data.events
    }})
    store.commit('SET_READY')
})

对于概念验证项目，我尝试连接在完全托管的存储层上运行的 LaravelCloud Run项目Cloud SQL。

我已经设法使用该命令通过 Google App Engine 获得正常运行的服务gcloud app engine（该服务可以连接到存储层）。我还通过cloud_sql_proxy我的服务的本地 docker 容器成功连接了存储层。但我无法通过 Cloud Run 进行远程设置。

我正在部署 docker 映像，如下所示：

gcloud run deploy --image eu.gcr.io/demo/customerservice --add-cloudsql-instances demo:europe-west1:dps-demo --update-env-vars INSTANCE_CONNECTION_NAME="demo:europe-west1:dps-demo

我的服务针对请求返回的错误是：

could not find driver (SQL: select * from `cache` where `key` = laravel_cachefa9d927c88ff8ebffd06913d97f9d59e limit 1)

（任何类型的数据库查询都会发生此错误，如果我使用本地缓存，则类似）

这是我的.env文件（我删除了一些与问题无关的混乱内容）：

APP_NAME=Laravel
APP_ENV=local
APP_KEY=***
APP_DEBUG=true
APP_URL=http://CustomerService.test
APP_STORAGE=/tmp


LOG_CHANNEL=stack
LOG_LEVEL=debug

DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=127.0.0.1
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=laravel
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=***
DB_SOCKET=/cloudsql/demo:europe-west1:dps-demo

BROADCAST_DRIVER=log
CACHE_DRIVER=database
QUEUE_CONNECTION=sync
SESSION_DRIVER=database
SESSION_LIFETIME=120

VIEW_COMPILED_PATH=/tmp

通过使用map函数multiprocessing库中当使用 2 个以上的进程时，我看不到执行时间的差异。我正在使用 4 个内核运行程序。

实际代码非常简单，计算前 4000 个斐波那契数 4 次（= 内核数量）。它在 N 个内核之间平均分配工作（例如，当使用具有 2 个进程的池时，每个进程将计算前 4000 个斐波那契数次）。整个过程是在 N = 1 到核心数量的情况下完成的。

输出，每一行的核心数量和相应的执行时间（以秒为单位）是：

1. 3,147
2. 1,72
3. 1,896
4. 1.899

有谁知道为什么在超过 2 个内核的情况下执行时间没有减少？实际代码是：

import multiprocessing
from time import time


def F(_):
    for n in range(4 * 10 ** 3):
        a, b = 0, 1
        for i in range(0, n):
            a, b = b, a + b
    return


def pool_fib():
    n_cores = multiprocessing.cpu_count()
    args = list(range(multiprocessing.cpu_count()))
    for i in range(1, n_cores …