小编Rob*_*ose的帖子

现在看来,每个人都只使用MySQL,因为这正是每个人都喜欢的.我正在开发一个处理大量传入数据的Web应用程序,并且想知道我是否应该"只使用MySQL",或者我是否应该查看其他开源数据库甚至是商业数据库？

编辑:应该提到,我正在寻找最佳性能,与debian 5上运行的ruby + rails集成并且资金紧张虽然如果从长远来看它会节省资金我会考虑投资更昂贵的东西.

我想从facebook组中获取所有帖子并参考其ID.我试过这个:

https://graph.facebook.com/".$group_id."/feed?time_format=U&".$authToken

这只给了我一些帖子.如果可能的话,我希望所有帖子都由一个网址检索,如果不是通过分页网址.但是分页URL包含分页标记

https://graph.facebook.com/55259308085/feed?limit=500&access_token=ACCESS_TOKEN&until=1298025645&__paging_token=55259308085_10150259582898086

什么是分页令牌和直到??

请指引我走正确的道路.谢谢.

首先导入Flask和SQLAlchemy模块:

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

声明app和db对象:

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///inquestion.db' 
db = SQLAlchemy(app)

有三个表:Artist,Album和Genre.该Artist对象可以链接到多个Albums.并且Album对象可以链接到多个Artists.的albums_to_artists_table是保持之间的关系Artists和Albums紧密的:

albums_to_artists_table = db.Table('albums_to_artists_table',
                          db.Column('album_id', db.Integer, db.ForeignKey('album.id')),
                          db.Column('artist_id', db.Integer, db.ForeignKey('artist.id')))

class Genre(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(80), unique=True)


class Album(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(80), unique=True)
    genre_id = db.Column(db.Integer, …

我注意到从 GitHub 克隆一个 repo.git时，末尾缺少扩展名的 URL仍会正确克隆。

例如，这个命令：

git clone https://github.com/kach/nearley

功能与此地址相同：

git clone https://github.com/kach/nearley.git

这个功能是由 Git 命令提供的还是由服务器端的 GitHub 处理？如果这是 GitHub 的一个功能，他们是否在任何地方记录了这一点？

关于他们如何或为什么实施这一点的任何声明也将不胜感激。

我目前正在使用 pytest 来测试现有的（根据文档的unittest测试套件）。我目前正在编写一个线程，等待分配 IP 地址，然后将其返回给回调函数，并且我正在编写单元测试来配合它。

这是我编写的测试用例类。

class TestGetIpAddressOnNewThread(unittest.TestCase):

    def test_get_existing_ip(self):
        def func(ip):
            assert ip == "192.168.0.1" # Not the real IP
            # Even when I introduce an assert statement that should fail, test still passes
            assert ip == "shouldn't be the ip" 

        ip_check = GetInstanceIpThread(instance, func)
        ip_check.start()
        ip_check.join()

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

这是GetInstanceIpThread伪定义：

class GetInstanceIpThread(threading.Thread):
    def __init__(self, instance, callback):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.event = threading.Event()
        self.instance = instance
        self.callback = callback

    def run(self):
        self.instance.wait_until_running()

        ip = self.instance.ip_address
        self.callback(ip) …

react-scripts build我正在使用纱线在私人打字稿存储库上运行。构建失败并显示以下消息：

yarn build -v
yarn run v1.22.17
$ react-scripts build -v
Creating an optimized production build...
Failed to compile.

TS2322: Type 'string | undefined' is not assignable to type 'string | number | boolean'.
  Type 'undefined' is not assignable to type 'string | number | boolean'.
    114 |       withCredentials: true,
    115 |       headers: {
  > 116 |         Authorization: token ? `Bearer ${token}` : undefined,
        |         ^^^^^^^^^^^^^
    117 |       },
    118 |     });
    119 |


error Command failed with …

我正在编写一些代码,我希望能够在添加类型提示之前在以前版本的Python上运行,而无需单独的代码库.有没有一种简单的方法来实现这一目标？

类似于如何from __future__ import print_function允许您print()在Python 2代码中使用,是否有from __future__ import type_hints？

重复问题的接受答案确实提供了一种方法,使其在2.7中工作,但它没有说明在Python 3中是否也应该正常工作.我将在答案的评论中提出,但我的问题正在寻找兼容Python 2和早期版本的Python 3的东西.

我有一个简单的tar命令可以将某些文件夹及其内容复制到存档中，但我想排除隐藏文件，例如.gitkeep和.DS_STORE. 我以为我有正确的命令（从这里开始），但文件仍然被包含在内。

tar -zcvf dist.tar.gz Foo/ Bar/ Buzz/ --exclude=".*"

其中Foo/，Bar/或Buzz/包含一个隐藏文件，如.gitkeep.

我有一个配对项目列表，我想将它们转换成一个 Pandas DataFrame，其中每个配对项目在同一列中共享相同的数字。所以像这样：

[('A', 'B'),
('A', 'C'),
('B', 'D')]

转化为...

  0  1
A 2  1
B 3  1
C 2  0
D 3  0

因此，列按编码对的数量降序排列，并且它使用尽可能少的列。

是否有一种算法，最好是 numpy 或 Pandas 中的某种算法，可以做到这一点？到目前为止，我在谷歌上找不到任何东西，但我已经有一段时间没有使用线性代数了，所以我可能只是忘记了正确的使用术语。

我创建了以下（有问题的）代码来创建一个 DataFrame，但由于某种原因，它创建了与对一样多的列，这不是我想要完成的。

def create_df(ps):
    df = pd.DataFrame(index=np.unique(ps))
    cnt = 1
    for p in ps:
        col = 0
        a, b = p
        while col in df.columns and (df.at[a, col] != 0 or df.at[b, col] != 0):
            col += 1
        df.loc[a, col] = cnt
        df.loc[b, col] = cnt
        cnt += 1
    return …