我正在尝试使用模块从 Python 打印 pdf 文件，win32print但我可以打印成功的唯一方法是文本。
hPrinter = win32print.OpenPrinter("\\\\Server\Printer")
filename = "test.pdf"
try:
hJob = win32print.StartDocPrinter(hPrinter, 1, ('PrintJobName', None, 'RAW'))
try:
win32api.ShellExecute(0, "print", filename, None, ".", 0)
win32print.StartPagePrinter(hPrinter)
win32print.WritePrinter(hPrinter, "test") # Instead of raw text is there a way to print PDF File ?
win32print.EndPagePrinter(hPrinter)
finally:
win32print.EndDocPrinter(hPrinter)
finally:
win32print.ClosePrinter(hPrinter)
因此，我需要打印“test.pdf”文件而不是打印文本。
我也尝试过，win32api.ShellExecute(0, "print", filename, None, ".", 0)但它不起作用，经过一些测试（例如（getprinter、getdefault、setprinter、setdefaultprinter）之后，它似乎没有连接打印机。所以这样我就无法工作了。
这是我使用的代码！
win32print.SetDefaultPrinter(hPrinter)
win32api.ShellExecute(0, "print", filename, None, ".", 0)
有谁知道我在哪里可以找到PySide2的pip-install？
这是2017年,我似乎无法找到包含PySide2二进制文件的pip安装或site-package.我不想处理下载源代码并自行编译,因为这通常会让人头疼,因为它从来都不是一个平滑的过程.也考虑到其他人很可能已经做到了.如果我在这里说实话,如果我试图自己编译并出现错误,我真的不知道从哪里开始解决它们,我也不想花时间去做.
我发现很难相信当VFX行业的很多应用程序都转向PySide2时,我无法在网上或甚至在PIP中找到它.
我希望有人可以帮助我.谢谢
更改 URLPrefix 后，出现以下错误：
SPA 默认页面中间件无法返回默认页面“/index.html”，因为未找到它，并且没有其他中间件处理该请求。
因此需要一些东西来告诉 dotnet core 关于前缀，但我似乎无法找到正确的设置组合。
非常感谢帮助。
代码如下：
HostBuilder 设置为：
public static IHostBuilder CreateHostBuilder(string[] args) =>
Host.CreateDefaultBuilder(args)
.ConfigureWebHostDefaults(webBuilder =>
{
webBuilder.UseHttpSys(options =>
{
options.AllowSynchronousIO = false;
options.Authentication.Schemes = AuthenticationSchemes.None;
options.Authentication.AllowAnonymous = true;
options.MaxConnections = null;
options.MaxRequestBodySize = 30000000;
options.UrlPrefixes.Add("http://localhost:5005/Product/Site");
});
webBuilder.UseStartup<Startup>();
});
配置服务：
public override void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
services.AddRazorPages();
services.AddSpaStaticFiles(configuration =>
{
configuration.RootPath = "ClientApp/build";
});
services.AddMvc();
services.AddResponseCompression(opts =>
{
opts.MimeTypes = ResponseCompressionDefaults.MimeTypes.Concat(
new[] { "application/octet-stream" });
});
}
然后配置是：
app.UseSpaStaticFiles();
app.UseRouting();
app.UseEndpoints
(
endpoints => …我尝试在 Fedora 31 上安装 CUDA 但在最后一步卡住了，因为 CUDA 官方支持 Fedora 29 (gcc 8.2) 而 Fedora 31 附带的版本是 9.2，然后我安装了支持 CUDA 的 Pytorch，不出所料，CUDA 支持是不存在：
>>> import torch
>>> device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
>>> device
device(type='cpu')
然后我尝试在pkgs上搜索 gcc、g++ 和 gfortran ，但陷入了依赖地狱，例如：
sudo dnf install gcc-8.2.1-2.fc29.x86_64.rpm gcc-gfortran-8.2.1-2.fc29.x86_64.rpm gcc-c++-8.2.1-2.fc29.x86_64.rpm -y
Error:
Problem 1: conflicting requests
- nothing provides cpp = 8.2.1-2.fc29 needed by gcc-8.2.1-2.fc29.x86_64
- nothing provides libgomp = 8.2.1-2.fc29 needed by gcc-8.2.1-2.fc29.x86_64
Problem 2: conflicting requests
- nothing provides libgfortran …我试图安装venv使用pip，它给了我下面的错误信息：
这是命令：
$ pip install venv
和错误：
Collecting venv
Exception:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/basecommand.py", line 215, in main
status = self.run(options, args)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/commands/install.py", line 353, in run
wb.build(autobuilding=True)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/wheel.py", line 749, in build
self.requirement_set.prepare_files(self.finder)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/req/req_set.py", line 380, in prepare_files
ignore_dependencies=self.ignore_dependencies))
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/req/req_set.py", line 554, in _prepare_file
require_hashes
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/req/req_install.py", line 278, in populate_link
self.link = finder.find_requirement(self, upgrade)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/index.py", line 465, in find_requirement
all_candidates = self.find_all_candidates(req.name)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pip/index.py", line 423, …目前我正在实施一个高斯回归过程模型，并且在尝试将其应用于我的问题范围时遇到了一些问题。我的问题是我将三个变量作为模型的输入，其中一个值 ( theta) 的影响比其他两个值大得多，alpha1而alpha2. 输入和输出具有以下值（为了更好地理解，只有几个值）：
# X (theta, alpha1, alpha2)
array([[ 9.07660169, 0.61485493, 1.70396493],
[ 9.51498486, -5.49212002, -0.68659511],
[10.45737558, -2.2739529 , -2.03918961],
[10.46857663, -0.4587848 , 0.54434441],
[ 9.10133699, 8.38066374, 0.66538822],
[ 9.17279647, 0.36327109, -0.30558115],
[10.36532505, 0.87099676, -7.73775872],
[10.13681026, -1.64084098, -0.09169159],
[10.38549264, 1.80633583, 1.3453195 ],
[ 9.72533357, 0.55861224, 0.74180309])
# y
array([4.93483686, 5.66226844, 7.51133372, 7.54435854, 4.92758927,
5.0955348 , 7.26606153, 6.86027353, 7.36488184, 6.06864003])
可以看出，thetay 的值显着改变，而alpha1和 的变化在alpha2y 上更为微妙。
我面临的情况是，我正在将模型应用于我的数据，并且在此模型之外，我正在将 Scipy 的最小化应用于模型，将其中一个输入变量固定为此最小化。下面的代码可能会更好地说明：
# …我是 docker swarm 的新手，并且有一个问题，我试图将两个服务成对地扩展。我的环境由以下部分组成：
我想扩展代理和 tensorflow 网络服务，以便代理只能发送到一个 tensorflow 服务实例，将服务配对在一起。我能够创建代理和 tensorflow Web 服务的副本并使其正常工作，但这是将我的请求循环到每个 tensorflow 容器。
将代理和 tensorflow 网络服务配对在一起以便每个代理只提交给一个 tensorflow 服务我需要考虑什么？
2020 年 3 月 3 日下午 10:02 更新： 看起来我可以使用这里讨论的服务模板：
但是我尝试附加下面的模板，并且无法从连接到同一网络的集群中的另一个容器 ping 容器。而其他容器别名工作。
networks:
ml-network:
aliases:
- "tensorflowserving{{.Task.Slot}}"
docker-ce 版本 19.03.6
我成功安装了 pyttsx3pip install pyttsx3并编写了以下代码：
import pyttsx3
def speak(text):
engine = pyttsx3.init()
engine.say(text)
engine.runAndWait()
text = 'hello'
speak(text)
当我运行代码时，出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "/home/walter197/.local/lib/python3.6/site-packages/pyttsx3/__init__.py", line 20, in init
eng = _activeEngines[driverName]
File "/usr/lib/python3.6/weakref.py", line 137, in __getitem__
o = self.data[key]()
KeyError: None
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "scrap.py", line 104, in <module>
speak(text)
File "scrap.py", line 100, in speak
engine = pyttsx3.init()
File "/home/walter197/.local/lib/python3.6/site-packages/pyttsx3/__init__.py", line 22, in …我有一个 Numpy 2D 数组和一个标题列表。Numpy 数组的每一行都是一条要映射到头部列表的记录。最后，我想将每条记录转换为字典（因此有一个字典列表）。例如：
A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
headers = ['a', 'b', 'c']
输出：
[{'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3}, {'a' : 4, 'b' : 5, 'c' : 6}]
在 Python 中实现这一目标的最快方法是什么？我有 10^4 行和 10 个标题，运行它大约需要 0.3 秒。
此时，我有以下代码：
current_samples = A # The samples described above as input, a Numpy array
locations = []
for i, sample in enumerate(current_samples):
current_location = dict()
for index, dimension in enumerate(headers):
current_location[dimension] = sample[index]
locations.append(current_location)