我尝试添加我的处理程序来向电报发送错误。我创建了自己的处理程序: #myLogHandlers.py
import logging
from config import config
from pyrogram import Client
from time import time, sleep
logger = logging.getLogger(__name__)
class TelegramHandler(logging.Handler):
"""Loggig handler for sending logs to telegram"
我试图在python中开发一个API来创建用户。下面是我的密码。
from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
class CreateUser(Resource):
def post(self):
try:
# Parse the arguments
parser = reqparse.RequestParser()
我为我的python代码编写了一个api,如下所示:
def greet_in_python(name, greets="Hello"):
## in real life this implementation may be more complex and has other **python** dependencies
....
return greets + " " + name
但只有python开发人员才能使用我的api。
我想做的是同样的事情,但是使用不同的语言,比如javascript,而不是重写python中的整个代码。
我正在Python3.6上开发一个小脚本,我很可能会从Google Cloud Shell使用它。在上述脚本中,我希望执行一些API调用,然后使用这些调用的结果URL打开web浏览器。下面的代码可以在我测试过的其他环境中运行,但不能在Cloud Shell中运行:
import webbrowser as wb
# different calls and process here, not relevant to the issue
wb.open('URL_HERE')
#This just echoes the URL.
有没有办法让Python“告诉”Cloud She
我正在开发一个用Python编写的项目,需要将更新发布到Friendica服务器,并使用各种可用的API进行交互。然而,我的API使用经验非常有限,因此我不确定如何用Python编写此功能。在Friendica GitHub上有一个示例,但是这个示例对我不起作用。但是,当尝试在测试脚本中使用Python3模块进行连接时,如下所示:
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import friendica
# make a new instance of friendica
f = friendica.friendica (server =
我正在尝试访问GCP Secrets上的密钥,但收到以下错误:
in get_total_results "api_key": get_credentials("somekey").get("somekey within key"), File
"/helper.py", line 153, in get_credentials response = client.access_secret_version(request={"name": resource_name})
File "/usr/loca
当我试图为我的AWS Lightsail实例加载Cloud9集成开发环境时,它给我这个错误:
Installation Started
Package Cloud9 IDE 1
--------------------
Python version 2.7 is required to install pty.js. Please install Python 2.7 and try again. You can find more information on how to install Python in the docs: http://docs.aws.amazon.com/con
假设我有两个在概念上不同的REST,它们是通过或这样的框架在Python中开发的,我需要通过部署在一个具有4GB内存和2个vCPU的服务器上。
API #1: CPU绑定
对这个API的请求很少涉及到任何IO,而是CPU绑定的。尽管如此,这些操作非常快速,只需要很少的内存,例如,简单的数学操作。
API #2: IO绑定
对此API的请求涉及一系列HTTP请求,例如,对另一个API的请求或通过GET请求获取页面。因此,大多数“工作”都需要等待其他请求的解决。
我的问题是:在部署在上述服务器上的这些API中,最优Gunicorn工人配置(工人编号和类)是什么,以便获得最佳性能(最好是在并发性和每
下面是我使用JenkinsAPI for Python所做的工作
# Python scipt to get build information
# Import jenkins API and check Jenkins Version
import jenkinsapi
from jenkinsapi.jenkins import Jenkins
from jenkinsapi.build import Build
J = Jenkins('http://test.com')
job = J['MY_JOB_NAME']
print "Jen