当我尝试运行时pip install PyAudio，我看到以下错误：
Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/ab/42/b4f04721c5c5bfc196ce156b3c768998ef8c0ae3654ed29ea5020c749a6b/PyAudio-0.2.11.tar.gz
Building wheels for collected packages: PyAudio
Building wheel for PyAudio (setup.py) ... error
ERROR: Failed building wheel for PyAudio
Running setup.py clean for PyAudio
Failed to build PyAudio
Installing collected packages: PyAudio
Running setup.py install for PyAudio ... error
ERROR: Command errored out with exit status 1: /usr/bin/python3 -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/tmp/pip-install-o_0h_bmo/PyAudio/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/tmp/pip-install-o_0h_bmo/PyAudio/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' install --record /tmp/pip-record-8_ovxdkm/install-record.txt --single-version-externally-managed --compile Check the logs for …我有一些任务需要从 Internet 加载一些大文件，然后进行一些处理。同步运行加载将需要 ~3s 和处理 ~0.2s。尽管处理速度比加载快得多，但仍然需要相当长的时间。
我想知道处理我的场景的最佳 celery 配置是什么。多处理，Eventlet，或者其他什么？
考虑这个向 API 端点发出简单 GET 请求的函数：
import httpx
def check_status_without_session(url : str) -> int:
response = httpx.get(url)
return response.status_code
每次check_status_without_session调用该函数时，运行该函数都会打开一个新的 TCP 连接。现在， HTTPX 文档的这一Client部分建议在向同一 URL 发出多个请求时使用API。下面的函数可以做到这一点：
import httpx
def check_status_with_session(url: str) -> int:
with httpx.Client() as client:
response = client.get(url)
return response.status_code
根据文档，使用Client将确保：
...客户端实例使用 HTTP 连接池。这意味着当您向同一主机发出多个请求时，客户端将重用底层 TCP 连接，而不是为每个请求重新创建一个连接。
我的问题是，在第二种情况下，我将Client上下文管理器包装在一个函数中。如果我check_status_with_session使用相同的 URL 多次调用，那么每次调用函数时是否都会创建一个新的连接池？这意味着它实际上并没有重用连接。由于函数执行后函数堆栈被销毁，因此Client对象也应该被销毁，对吗？这样做有什么好处或者有更好的方法吗？
我正在研究Python 的 LRU 缓存装饰器的实现细节。为了正确理解装饰器在不同场景中的行为lru_cache，我还浏览了以下答案：
到目前为止，我可以看出这三种情况下的缓存行为是不同的：
\nstaticmethodorclassmethod装饰器装饰。第一种情况是快乐路径，其中用lru_cache装饰器装饰的每个函数都有自己的缓存。这已经有据可查。在第二种情况下，缓存在类的多个实例之间共享，其中每个实例对于实例方法的相同参数将具有不同的键。这在我列出的最后一个问题中得到了很好的解释。在第三种情况下，缓存也在封装类的多个实例之间共享。但是，由于静态方法或类方法不将self其作为第一个参数，因此类的实例不会为相同的参数创建单独的缓存条目。
我的问题是\xe2\x80\x94什么实现细节定义了这种行为？在函数的实现中lru_cache，我只能看到函数内部的本地缓存字典_lru_cache_wrapper正在保存缓存条目。这是片段：
def _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo):\n \n sentinel = object() \n make_key = _make_key \n PREV, NEXT, KEY, RESULT = 0, 1, …我想知道是否有办法检查熊猫列是否只包含 0 或 1。这可以通过使用df.groupby('col').count()然后验证只有两个索引并检查 0 和 1 是否是索引的一部分来完成。有没有更好的办法？