我的烧瓶应用程序在升级之前可以正常工作。当忘记重置密码时，我在发送电子邮件时遇到了问题。为了尝试解决这个问题，我最近升级了我的 Flask 应用程序的一些模块。我使用当前版本升级的模块是：
我现在收到的回溯错误是：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\my_folder\sales\app.py", line 1, in <module>
from product import app
File "C:\Users\my_folder\sales\product\__init__.py", line 56, in <module>
from product.agents.views import agents_bp
File "C:\Users\my_folder\sales\product\agents\views.py", line 7, in <module>
from product.agents.forms import RegistrationForm, LoginForm, UpdateAccountForm, ResetPasswordForm, RequestResetForm
File "C:\Users\my_folder\sales\product\agents\forms.py", line 1, in <module>
from flask_wtf import FlaskForm
File "C:\Users\my_folder\flask_env\lib\site-packages\flask_wtf\__init__.py", line 4, in <module>
from .recaptcha import Recaptcha
File "C:\Users\my_folder\flask_env\lib\site-packages\flask_wtf\recaptcha\__init__.py", line 1, in <module>
from .fields import RecaptchaField
File "C:\Users\my_folder\flask_env\lib\site-packages\flask_wtf\recaptcha\fields.py", line 3, …最近我向 Ruff 介绍了一个 python linter。我有一个包含大量文件的现有目录。我想尝试一下，并在目录中创建了一个 pyproject.toml 文件。我想将行长设置为高（150）以显示更少的错误，但默认值（88）不断出现。我还尝试了忽略选项，但这似乎也不起作用。我需要输入命令来启动 pyproject.toml 的使用吗？
来自 pyproject.toml 的代码
[tool.ruff]
extend-select = ["C4", "NPY", "PD", "SIM", "TCH"]
ignore = ["E501"]
show-fixes = true
# target-version = "py310"
# change the default line length number or characters.
line-length = 150
另一种选择是让 linter 忽略行长度。
我将我的 Pandas 从我认为是 1.5.1 更新到了 2.0.1。无论如何，我开始在一些以前运行良好的代码上出现错误。
df = df.groupby(df['date'].dt.date)['Lake', 'Canyon'].mean().reset_index()
回溯（最近一次调用最后一次）：文件“f:...\My_python_file.py”，第 37 行，in df = df.groupby(df['date'].dt.date)['Lake', 'Canyon' ].mean().reset_index() 文件“C:\Users...\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\groupby\generic.py”，第 1767 行，在getitem raise中ValueError( ValueError: 无法使用包含多个元素的元组对列进行子集化。请改用列表。
我正在查看Roman Pekar的这个答案以使用 apply。我最初完全复制了代码并且运行良好。然后我在从 csv 文件创建的 df3 上使用它，并得到一个 KeyError。我检查了我使用的列的数据类型是 int64，所以没关系。我没有空值。如果我能让这个工作正常，那么我会让这个功能变得更复杂。我怎样才能让它发挥作用？
def fxy(x, y):
return x * y
df3 = pd.read_csv(path + 'test_data.csv', usecols=[0,1,2])
print(df3.dtypes)
df3['Area'] = df3.apply(lambda x: fxy(x['Len'], x['Width']))
追溯
Traceback (most recent call last):
File "f:\...\my_file.py", line 54, in <module>
df3['Area'] = df3.apply(lambda x: fxy(x['Len'], x['Width']))
File "C:\...\frame.py", line 8833, in apply
return op.apply().__finalize__(self, method="apply")
File "C:\...\apply.py", line 727, in apply
return self.apply_standard()
File "C:\...\apply.py", line 851, in apply_standard
results, res_index = self.apply_series_generator()
File "C:\...\apply.py", line 867, …