我是来自PHP的Python新手,我知道Python有Docstring,但是我如何在类变量上做到这一点呢?假设在PHP中我有:
class Animal {
/**
* @var Noise
*/
public $noise
}
现在我该如何实现这是python呢?类似于:
class Animal:
# Here I want to tell my IDE that this is a noise object, not yet set
self.noise = None
错误图像截图
这是我的models.py:
from django.db import models
class country (models.Model):
country_name = models.CharField(max_length=200, null=True)
def __str__(self):
return self.country_name
class state (models.Model):
state_name = models.CharField(max_length=200, null=True)
count
我在当前的django项目中使用会话,最近得到了一个'Object of type 'date' is not JSON serializable'错误--原因是下面的move_in_date字段。
当通过以下方式将以下模型的模型保存到会话时:
if form.is_valid():
request.session.update(form.cleaned_data)
我的模特:
class Address(models.Model):
user = models.ForeignKey(settings.AUTH_USER_MODEL)
当在python2中运行时,我在try块本身中发现了这段检测异常的代码。
import sys
for i in range(3):
try:
if sys.exc_info()[1]:
print("Exception found")
else:
print("Exception not found")
raise Exception("Random exception")
except Exception as e:
我使用作为我的电话号码模型字段和序列化程序。成功了一切都很好。现在,我试图在这两个包的Django Rest框架中实现Json,djsoer和我正在管理一个旧的(django 1.11)代码库,并将其迁移到Django2。现在,每当我试图创建一个新的auth令牌时,我都会得到一个内部服务器错误。错误消息:
TypeError: Object of type 'PhoneNumber' is not JSON serializable
我知道来自Django的PhoneNumber对象--电话号码字段包对此负有责任。但是,错误堆栈在djangorestframework-jwt.
我正在使用Python3.1.4,它作为应用程序(X64)中的脚本环境嵌入。到目前为止,我在嵌入式python上遇到了很多限制。我不知道这是否正常,或者应用程序的程序员是否阻止了一些功能。
例如,以下代码不起作用:
from multiprocessing import Process
def f(name):
print('hello', name)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p.join(
我想向ModelForm中添加一个额外的字段。这看起来很简单,但我得到了以下错误:
Django Version: 1.4 pre-alpha SVN-16573
Exception Type: TypeError
Exception Value:
argument of type 'NoneType' is not iterable
Exception Location: /usr/local/lib/django-trunk/django/forms/models.py in construct_instance, line 39
Python Executable
不明白为什么缓存的DFs (特别是第一个)在Spark中根据代码段显示不同的Storage Levels
print(spark.version)
2.4.3
# id 3 => using default storage level for df (memory_and_disk) and unsure why storage level is not serialized since i am using pyspark
df = spark.range(10)
print(type(df))
df.cache().count()
print(df.storageLeve