我试图通过python中的异步websockets将base64编码的PNG映像发送到JavaScript客户端。现在,我只是循环从内存中的图像创建一个“视频播放器”在JavaScript方面和它的工作.但是,第一个图像在我的python服务器上抛出一个RuntimeError。然后,它就像预期的那样,很难准确地找到问题。
ERROR:asyncio:Task exception was never retrieved
future: <Task finished coro=<WebSocketCommonProtocol.send() done, defined at /usr/
因此,我有一个简洁的小函数,用于确保在GroupBox中只能选中一个复选框。
看起来就像..。
Private Sub ToggleCheckBoxOnEntry(sender As Object, e As EventArgs)
'This handles mutually exclusivity for the check boxes so that only one is ever allowed to be checked
Static CurrentlySelectedbox As CheckBox
If CType(sender, CheckBo
我试图确定所有的组合,87个不同的字符串,可以组成一个29元素序列。我在python中使用组合来完成这个任务,如果序列只有4个元素长,但不能处理29个元素,它就可以正常工作。这是我使用的代码:
combos = itertools.combinations(testv, 29)
usable_combos = []
for i in combos:
usable_combos.append(i)
但是代码在循环阶段失败。我认为这是某种内存问题,但我不知道如何解决它。有什么建议吗?
我试图合并包含在两个不同的档案中的信息,但我将尝试将我的问题简化为它的根源。
我有两个表A和B,如果B中的值不是null,我想用B列的值来更新A中的一个列,否则我必须保留A中的值,A和B中的值不相关,但是我有识别A的哪些元素也存在于B中所需的信息。
为了避免在一个非常复杂的查询中执行所有操作,我在表B中添加了一个外键,如果存在,则将相应元素的键值存储在表B中。
此时,我的想法是执行连接表的更新:
UPDATE A
JOIN B ON B.A_FK = A.PK
SET A.INFO = IFNULL(B.INFO, A.INFO);
不幸的是,对于我来说,这并不适用于所有情况,因为在表B中,可
我正在检查正则表达式,我创建了一个从文本文件中读取文本的程序,它正在提取电子邮件,但是当我尝试将结果附加到列表中并尝试打印列表中的数据时,我遇到了一个问题。没有发生任何事情,但是当我将数据添加到列表中时,我尝试打印数据,它正在打印数据,但在循环列表之外是空的。我实际上是python的新手,所以我不确定这是否会发生。谢谢。
import re
my_list = []
my_file = open("D:\\rand.txt",'r')
while my_file:
line = my_file.readline()
result = re.sear
我在一家混合工厂有12种产品(称为a- l),需要生成不同百分比的产品,总和显然达到100%。
像下面的代码这样的简单代码可以工作,但是效率非常低。有没有更有效的算法?
*编辑:正如下面提到的,有太多的可能性计算,无论是否有效。我会将其更改为在一个混合中只有最多5个或12个产品,然后根据可以从12个产品中选择5个产品的方式运行它。
你们中的一些人已经指出,Python代码似乎可以从组合中找出可能性。然而,我的Python是最小的(即0%),你们谁能用Java解释一下吗?我可以在Java ()中得到组合。
public class Main {
public static void main
我探索了Python的itertools模块,并看到了返回与((x,y) for x in A for y in B)相同的itertools.product函数。我发现这是在复杂的for-loops中减少嵌套的一种非常巧妙的方法,在这种情况下,列表理解可能不够。但是,在继续之前,我想检查它如何使用替代方法执行。这是我做过的一些测试。使用木星笔记本的内置%%timeit来衡量性能。
案例1:香草列表理解
%%timeit -n 50 -r 5
[(x,y) for x in range(1000) if x%2==0 for y in range(1000) if y%2==1]
>&
这是我用Python / Numpy编写的一些代码,我基本上是直接从MATLAB代码翻译过来的。当我在我的机器上运行MATLAB中的代码时,大约需要17秒。当我在我的机器上运行Python / Numpy中的代码时,大约需要233秒。我没有有效地使用Numpy吗?请检查一下我的Python代码,看看我是否以无效的方式使用了Numpy。
import numpy as np
from numpy import *
import pylab as py
from pylab import *
import math
import time
def heat(D,u0,q,tdim):
当我尝试的时候: v = [1, 1]
for i in range(len(v)):
v.append(1)
print(v) 输出为: [1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1] 但当我这么做的时候: v = [1, 1]
for i in v:
v.append(1)
print(v) 它会产生一个无限循环。 在这两种情况下,都应该在for循环中更改range(len(v))和v的值。有人能解释一下为什么这两个相似的代码会有不同的结果吗? 当我在R和C++中进一步尝试类似的代码时: 对于R: v <- c(1, 1)
for (i in v) v
我试着写一个子集和求解器,但是空间复杂度更高。
我的想法是,如果语句sum(jj) != target返回true。它删除了组合从而节省了内存,但我的印象是for循环必须记住所有的组合,直到找到目标和为止。
或者说,python已经在做我想做的事了。
所以我得到的是
import itertools
from itertools import combinations
s=[2,3,4,6,7]
target = 5
for j in range(0, len(s)):
for jj in combinations(s, j):
if sum(jj) != target: