小编dog*_*ang的帖子

我使用pycharm 5.0和python3.5.我通过pycharm的内置函数(setting-project-project interpreter - "+")下载所有的liarbry.其他库看起来很好,但是一些问题发生在flask-SQLAlchemy上.

我成功导入了flask-SQLAlchemy.但是,pycharm提醒我"类'SQLAlchemy'中的"未解析的属性引用'Column'."在类'SQLAlchemy'中未解析的属性引用'关系'"等等.

我尝试了一些方法,但它们没有用.例如:1.restart 2.remove and redownload 3.refresh cache.which在PyCharm中提到显示有效代码的未解析引用错误

码:

from flask import Flask, redirect, render_template, session, url_for, flash
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_bootstrap import Bootstrap
from flask_wtf import Form
from wtforms import StringField, SubmitField
import os
from wtforms.validators import data_required


basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))


app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = 'hard to guess string'
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] =\
    'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'data.sqlite')
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True


bootstrap = Bootstrap(app)

db = SQLAlchemy(app)


class Role(db.Model):
    __tablename__ = 'roles' …

首先,我想测试生成器和列表理解之间的内存使用情况.本书给了我一个小小的代码片段,我在我的PC上运行它(python3.6,Windows),发现一些意想不到的东西.

1. 在书中,它说,因为列表理解必须创建一个真实的列表并为它分配内存,所以从列表理解中的itering必须比从生成器中的itering慢.
2. 当然,列表理解比生成器使用更多的内存.

FOllowing是我的代码,它不满足以前的意见(在sum函数中).

import tracemalloc
from time import time


def timeIt(func):
    start = time()
    func()
    print('%s use time' % func.__name__, time() - start)
    return func


tracemalloc.start()

numbers = range(1, 1000000)


@timeIt
def lStyle():
    return sum([i for i in numbers if i % 3 == 0])


@timeIt
def gStyle():
    return sum((i for i in numbers if i % 3 == 0))


lStyle()

gStyle()

shouldSize = [i for i in numbers if i % 3 == 0]

snapshotL = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats …

在Cpython实现中,当我们删除dict中的键时,Cpython会将对应的条目设置为虚拟条目,为什么是虚拟条目？我可以让ertry的价值为零吗？

我不擅长C,所以我在python中嘲笑它,接下来是我的python的实现代码:

class DictEntry:
def __init__(self):
    self.key = None
    self.value = None
    self.hash = None
def __repr__(self):
    return ' %s %s %s' % (self.key, self.hash, self.value)


class Hashtable:
def __init__(self):
    self.size = 8
    self.used = 0
    self.mask = self.size - 1
    self.pow2 = 3
    self.entyies = [DictEntry() for _ in range(self.size)]

def insert(self, key, item):
    hash_value = _hash(key)
    _key = hash_value & (self.size - 1)
    if not self.is_slot_empty(_key):
        _key = self.next_slot(_key, hash_value)
    entry = self.entyies[_key]
    entry.key = _key
    entry.hash = …