我需要一个回调函数,对于一系列gui事件几乎完全相同.该函数的行为会略有不同,具体取决于调用它的事件.对我来说似乎是一个简单的案例,但我无法弄清楚lambda函数的这种奇怪的行为.
所以我在下面有以下简化代码:
def callback(msg):
print msg
#creating a list of function handles with an iterator
funcList=[]
for m in ('do', 're', 'mi'):
funcList.append(lambda: callback(m))
for f in funcList:
f()
#create one at a time
funcList=[]
funcList.append(lambda: callback('do'))
funcList.append(lambda: callback('re'))
funcList.append(lambda: callback('mi'))
for f in funcList:
f()
此代码的输出是:
mi
mi
mi
do
re
mi
我期望:
do
re
mi
do
re
mi
为什么使用迭代器搞砸了？
我尝试过使用深度镜:
import copy
funcList=[]
for m in ('do', 're', 'mi'):
funcList.append(lambda: callback(copy.deepcopy(m)))
for f in funcList:
f()
但这也存在同样的问题.
Twisted(对于python)的强度是它的异步框架(我认为).我写了一个图像处理服务器,通过Perspective Broker接收请求.只要我一次喂它少于几百张图像,它就能很好地工作.然而,有时它几乎同时会被数百张图像加入.因为它尝试同时处理它们所有服务器崩溃.
作为一种解决方案,我想在服务器上排队remote_calls,这样它一次只能处理大约100张图像.看起来这可能是Twisted已经做过的事情,但我似乎无法找到它.关于如何开始实施这个的任何想法？正确方向的一点？谢谢!
这是一个功能还是一个bug？有人可以向我解释这个numpy masked_array的行为吗？它似乎在应用sum操作后更改fill_value,如果您打算使用填充结果,这会令人困惑.
data=ones((5,5))
m=zeros((5,5),dtype=bool)
"""Mask out row 3"""
m[3,:]=True
arr=ma.masked_array(data,mask=m,fill_value=nan)
print arr
print 'Fill value:', arr.fill_value
print arr.filled()
farr=arr.sum(axis=1)
print farr
print 'Fill value:', farr.fill_value
print farr.filled()
"""I was expecting this"""
print nansum(arr.filled(),axis=1)
打印输出:
[[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0]
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0]
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0]
[-- -- -- -- --]
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0]]
Fill value: nan
[[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1.] …