如何将完整的App Engine Python应用程序迁移到Amazon EC2上的AppScale？ 我需要迁移所有数据存储记录,cron作业,TaskQueues和索引.解决方法:可以通过GAE的批量下载器/上传器下载数据.有关如何将数据上传到AppScale的信息,请参阅此文档：https://github.com/AppScale/appscale/wiki/Uploading-and-downloading-data-%28bulkloader%29 AppScale Systems还提供了更快的迁移工具. AppScale支持Cron作业和任务队列.
我是Ruby的粉丝,但我并不反对Python. (我有2年的Ruby经验,也许还有2个月的Python). 无论如何,我需要为Mac和Windows(实际上是Linux)创建一个服务,该服务从不同目录中获取某些文件并将其发送到S3.我可以在Windows上使用.NET,但我不想使用Objective-C,我希望在所有平台上都保持相同的代码库. 因此,经过一番研究之后,看起来我应该能够将Ruby或Python编译为字节代码,并分发一个解释器来运行代码. 但是,我以为Python对编译代码有更好的支...
以django-tagging应用为例,我想更改Tag模型的管理器,以便可以将其替换为扩展模型：# mytagging/models.py from django.db import models from tagging.models import TagManager, Tagclass MyTagManager(TagManager):def update_tags(self, obj, tag_names):# My actionsreturn super(MyTagManager, self).update_tags(obj, tag_names)def add_tag(self, obj, tag_name):# My actionsreturn super(MyTagManager, self).add_tag(obj...
我有一个大问题,而且很难解决.我有一个定制的游戏控制器,该控制器通过串行通信从其传感器输出一些数据,并通过串行端口连接到PC.我在Matlab脚本中执行当前控制器位置的调用.我正在构建一个Web应用程序,它将在Web浏览器中显示设备的数据(位置),但似乎无法解决如何将设备连接到浏览器的问题. Matlab脚本以100HZ(每秒100个样本)的采样频率将所有位置数据发送到UDP端口.我需要在Web浏览器和matlab脚本之间建立持久连接,以便能够显示数据...
在最近阅读有关Python装饰器的article时,以memoization作为Python装饰器的应用程序为例.虽然我对Python装饰器有一定的了解,但我希望了解装饰器的更多此类有效用例,以及您通常如何在日常代码中使用它们.解决方法:有许多有用的内置装饰器,例如classmethod,property,staticmethod和functools.wrap.编写装饰器来记录功能使用情况以进行调试通常很方便.在this Python wiki page上有很多示例装饰器,尽管我认为至少其中一些更旨在展示Pyth...
阅读了VPython和GTK threading的文档后,在我看来,可以将VPython图形嵌入gtk GUI中.我知道使用wx on Windows是可能的,但是我在Linux上并使用PyGTK.现在,我设法参与其中了.我可以嵌入一个VPython窗口,前提是它是一个单独的进程.我想要将其作为线程嵌入.后者将使控制OpenGL的GUI事件更易于实现-通过线程而不是套接字和网络调用. 编辑：显然没有人对此有任何了解. 这是我的代码.取消注释这两个注释行,并注释一些明显的其他行,您就可以得...
过去,我在同一文件中编写了具有所有功能的python代码,并且可以使用以下代码来分析我的程序： 这是我写的装饰器：def do_profile(cond):def resdec(f):if not cond:return freturn profile(f)return resdec这就是我的用法：@do_profile(DO_PROFILE) def my_func():return 1然后,我将在脚本上调用kernprof.py：kernprof.py -l my_program.py同时,我对OOP更加熟悉,并将我的程序重写为许多类,并且该程序现在像这样启动：if __name__ =...
我知道我可以通过执行以下操作来应用numpy方法： dataList是DataFrames的列表(相同的列/行).testDF = (concat(dataList, axis=1, keys=range(len(dataList))).swaplevel(0, 1, axis=1).sortlevel(axis=1).groupby(level=0, axis=1))testDF.aggregate(numpy.mean) testDF.aggregate(numpy.var)等等.但是,如果我想计算均值(sem)的标准误差怎么办？ 我试过了：testDF.aggregate(scipy.stats.sem)但它给出了一个令人困惑的错误.有人知道...
我是Django的新手,绝对不是非常有经验. 无论如何,我已经在局域网上启动了自己的站点,并使用Django 1.4成功创建了一个应用程序.但是,当我尝试启动另一个应用程序时,它似乎只在某些(在我看来)特殊情况下才显示在我的网站上. 每当我的urls.py文件如下所示：urlpatterns = patterns('',url(r'^$', 'myapp1.views.home1', name='home1'),url(r'^$', 'myapp2.views.home2', name='home2'),第一个应用程序显示在页面上,但是当我在第二个应...
如何像我在Django中的应用程序一样从配置中注册Flask蓝图？ 我想在配置文件中定义蓝图,它将自动注册#config.py BLUEPRINTS = ( 'news', 'files', )解决方法:我实际上已经在一个临时命名为Hip Pocket的项目中草绘了类似的内容.它与@HighCat给出的答案基本相同,除了它使用Python的打包系统而不是config.py文件(尽管它可以扩展为从而是一个配置文件-最欢迎issues和pull requests.) 因此,在Hip Pocket中,您可以执行此操作(有关其工作方...
或至少一部分代码.从本质上讲,我需要使该应用程序能够写入/ etc,但该应用程序需要以root用户身份或虚假的root用户身份访问该目录,而该目录只能是root用户访问.我考虑过将文件创建并保存到?/ Desktop,以便用户随后可以使用终端将其移动到/ etc,但是出于两个原因,我放弃了该方法： >该应用程序旨在消除使用终端的需要(这也是为什么,我不想让用户需要使用$sudo APPNAME运行该应用程序)>让应用将文件拖放到桌面需要它知道完整路径,“?”...
因此,当我接近Web项目的生产阶段时,我一直想知道如何准确地部署金字塔应用程序.在文档中,它说使用../bin/python setup.py development将应用置于开发模式.是否有另一种设计用于生产的模式.还是只使用../bin/python setup.py安装.解决方法:那么python setup.py开发和python setup.py安装之间的巨大区别.是该安装会将软件包安装在您的site-packages目录中.在开发期间,将安装一个指向开发目录的鸡蛋链接. 是的,您可以在技术上同时使用...
我已经制作了一个在服务器上运行的django应用.我现在想使用heroku在网络上启动它,但是我发现的所有教程都使您开始了一个全新的项目.我不知道该怎么做才能将我现有的django项目更新为与heroku一起使用. 现在,我的文件的组织方式如下：in hcp:crunchWeb:crunchWeb: files = _init_.py ; settings.py ; urls.py ; wsgi.pycrunchApp: files = _init_.py ; admin.py ; models.py ; views.py etc...manage.pysqlite3.dbenv: folders= bin...
有没有人在生产(或登台)上进行过测试,而不是在开发服务器上进行本地测试？尝试这是一个坏主意吗？At first glance, App Engine and unit tests aren’t a great fit. AppEngine requests can only be driven by http or xmpp. Unit tests aretypically initiated via command-line or IDE. App Engine requests arelimited to 30 seconds. A unit test suite may contain thousands oftests that take far longer than 30 seconds ...
Python有哪些应用方向？在数据分析上有什么优势？提及Python的应用方向，人们不免就会想到数据分析，Python也被看作是数据分析的首选语言。Python作为一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，具有简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点。Python中拥有丰富而强大的库，而这些正是它在数据分析领域备受重用的关键。1、Numpy。Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包，可作为在算法之间传递数据的容器，非常适...