小编War*_*x56的帖子

MongoDB 新手，Atlas 新手。我正在尝试设置一个触发器，以便它从名为 的集合中读取所有数据Config。这是我的尝试：

exports = function(changeEvent) {
  const mongodb = context.services.get("Cluster0");
  const db = mongodb.db("TestDB");
  var collection = db.collection("Config");
  config_docs = collection.find().toArray(); 
  console.log(JSON.stringify(config_docs));
}

该函数是自动创建的名为 的领域应用程序的一部分Triggers_RealmApp，该应用程序具有Cluster0命名的链接数据源。当我进入 Cluster0 中的集合时，TestDB.Config是集合之一。

一些注意事项：

• 它不会抛出错误，而只是返回{}.
• 当我更改context.services.get("Cluster0");为其他内容时，它会抛出错误
• 当我更改"TestDB"为不存在的数据库或"Config"不存在的集合时，我得到相同的输出；{}
• 我尝试过创建新的领域应用程序、手动创建服务、创建新的数据库和新的集合等。我不断遇到同样的问题。
• mongo 文档参考 Promise 和 waiting ，我在任何示例中都没有看到（链接）。我尝试了一下，但一无所获。据我所知，我已经做过的就是典型的做法。

图片： 收藏： 链接数据源：

简短的

在 serverless.yml 中使用以下设置时

custom:
  pythonRequirements:
    dockerizePip: true
    slim: true
    zip: true

slim:true并slim:false产生相同的文件大小。我可以采取什么措施来减小 zip 文件的文件大小？

满的

我正在尝试获取 python 代码，它依赖于使用无服务器框架的 aws lambda 函数。按照此处提供的建议减少依赖项大小以符合 250MB lambda 限制。在我的 serverless.yml 文件中，我有以下内容：

provider:
  name: aws
  runtime: python3.6

plugins:
  - serverless-python-requierments

custom:
  pythonRequierments:
    dockerizePip: true
    slim: true
    zip: true

functions:
...

我的requierments.txt如下：

xgboost==1.3.3
pandas==1.0.1
numpy == 1.18.5
...

我不断收到以下错误：

Unzipped size must be smaller than 262144000 bytes..

这让我相信我的 requierments.zip 文件太大；详细输出说明uploading service test.zip file to s3 271.17 MB。 …

我在 sagemaker studio 工作，我有一个实例运行一项计算密集型任务：

运行我的任务的内核似乎已达到极限，但实际实例仅使用少量资源。是否发生某种限制？我可以对此进行配置以便利用更多实例吗？

我有一个像这样的 pd 数据框：

df = pd.DataFrame({'val':[0.1,0.2,0.3,None,None],'parent':[None,None,None,0,2]})

   parent  val
0     NaN  0.1
1     NaN  0.2
2     NaN  0.3
3     0.0  NaN
4     2.0  NaN

其中parent表示熊猫 df 中的索引。我想创建一个具有值或父值的新列。

看起来像这样：

   parent  val  val_full
0     NaN  0.1       0.1
1     NaN  0.2       0.2
2     NaN  0.3       0.3
3     0.0  NaN       0.1
4     2.0  NaN       0.3

这是一个相当大的数据帧（10k+ 行），因此最好使用一些有效的方法。我怎么能不使用类似的东西来做到这一点.iterrows()？