TypeError: 'unicode' object is not callable 错误 python2.7

刚学python 写的def的线程都不可用,于是模仿别人单线程直接插多线程,就出现以下错误,写的爬虫,线程是出来了,但是就是不能调用unicode,求大神解答

# -*- coding: utf-8 -*

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

import requests
import re
import time
import threading
import sys
import Queue as queue
import sys
import datetime

live = open('未爬.txt','w')
die = open('已爬.txt','w')
input_queue = queue.Queue()



list = raw__input("--> Enter Lists : ")
thread = input(" -> Thread : ")
link = “************”
head = {'User-agent':'Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.4.2; en-US; HM NOTE 1W Build/KOT49H) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 UCBrowser/11.0.5.850 U3/0.8.0 Mobile Safari/534.30'}
s = requests.session()
g = s.get(link, headers=head)
list = open(list, 'r')_

print('')
print("-"*50)
print("-"*50)


while True:

        网页导入 = list.readline().replace('\n','')
        if not www:
            continue
        bacot = email.strip().split(':')
        xxx = {''************''}

        cek = s.post(link, headers=head, data=xxx).text
        if "************" in cek:
            print("|未爬|----->"+网页+"")
            live.write(网页+"\n")
        else: 
            print("|已爬 | -----> "+网页+" ")
            die.write(网页+"\n")

        for x in range(int(thread)):
            t = threading.Thread(target=cek)
            t.setDaemon(True)
            t.start()


print('')
print('-------------------------------------------------')
print('')_

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TypeError: 'FileWriter' object is not callable
import tensorflow as tf import tensorlayer as tl import numpy as np class CNNEnv: def __init__(self): # The data, shuffled and split between train and test sets self.x_train, self.y_train, self.x_test, self.y_test = tl.files.load_cifar10_dataset(shape=(-1, 32, 32, 3), plotable=False) # Reorder dimensions for tensorflow self.mean = np.mean(self.x_train, axis=0, keepdims=True) self.std = np.std(self.x_train) self.x_train = (self.x_train - self.mean) / self.std self.x_test = (self.x_test - self.mean) / self.std print('x_train shape:', self.x_train.shape) print('x_test shape:', self.x_test.shape) print('y_train shape:', self.y_train.shape) print('y_test shape:', self.y_test.shape) # For generator self.num_examples = self.x_train.shape[0] self.index_in_epoch = 0 self.epochs_completed = 0 # For wide resnets self.blocks_per_group = 4 self.widening_factor = 4 # Basic info self.batch_num = 64 self.img_row = 32 self.img_col = 32 self.img_channels = 3 self.nb_classes = 10 def next_batch(self, batch_size): """Return the next `batch_size` examples from this data set.""" self.batch_size = batch_size start = self.index_in_epoch self.index_in_epoch += self.batch_size if self.index_in_epoch > self.num_examples: # Finished epoch self.epochs_completed += 1 # Shuffle the data perm = np.arange(self.num_examples) np.random.shuffle(perm) self.x_train = self.x_train[perm] self.y_train = self.y_train[perm] # Start next epoch start = 0 self.index_in_epoch = self.batch_size assert self.batch_size <= self.num_examples end = self.index_in_epoch return self.x_train[start:end], self.y_train[start:end] def reset(self, first): self.first = first if self.first is True: self.sess.close() config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True self.sess = tf.InteractiveSession(config=config) def step(self): def zero_pad_channels(x, pad=0): """ Function for Lambda layer """ pattern = [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [pad - pad // 2, pad // 2]] return tf.pad(x, pattern) def residual_block(x, count, nb_filters=16, subsample_factor=1): prev_nb_channels = x.outputs.get_shape().as_list()[3] if subsample_factor > 1: subsample = [1, subsample_factor, subsample_factor, 1] # shortcut: subsample + zero-pad channel dim name_pool = 'pool_layer' + str(count) shortcut = tl.layers.PoolLayer(x, ksize=subsample, strides=subsample, padding='VALID', pool=tf.nn.avg_pool, name=name_pool) else: subsample = [1, 1, 1, 1] # shortcut: identity shortcut = x if nb_filters > prev_nb_channels: name_lambda = 'lambda_layer' + str(count) shortcut = tl.layers.LambdaLayer( shortcut, zero_pad_channels, fn_args={'pad': nb_filters - prev_nb_channels}, name=name_lambda) name_norm = 'norm' + str(count) y = tl.layers.BatchNormLayer(x, decay=0.999, epsilon=1e-05, is_train=True, name=name_norm) name_conv = 'conv_layer' + str(count) y = tl.layers.Conv2dLayer(y, act=tf.nn.relu, shape=[3, 3, prev_nb_channels, nb_filters], strides=subsample, padding='SAME', name=name_conv) name_norm_2 = 'norm_second' + str(count) y = tl.layers.BatchNormLayer(y, decay=0.999, epsilon=1e-05, is_train=True, name=name_norm_2) prev_input_channels = y.outputs.get_shape().as_list()[3] name_conv_2 = 'conv_layer_second' + str(count) y = tl.layers.Conv2dLayer(y, act=tf.nn.relu, shape=[3, 3, prev_input_channels, nb_filters], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME', name=name_conv_2) name_merge = 'merge' + str(count) out = tl.layers.ElementwiseLayer([y, shortcut], combine_fn=tf.add, name=name_merge) return out # Placeholders learning_rate = tf.placeholder(tf.float32) img = tf.placeholder(tf.float32, shape=[self.batch_num, 32, 32, 3]) labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[self.batch_num, ]) x = tl.layers.InputLayer(img, name='input_layer') x = tl.layers.Conv2dLayer(x, act=tf.nn.relu, shape=[3, 3, 3, 16], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME', name='cnn_layer_first') for i in range(0, self.blocks_per_group): nb_filters = 16 * self.widening_factor count = i x = residual_block(x, count, nb_filters=nb_filters, subsample_factor=1) for i in range(0, self.blocks_per_group): nb_filters = 32 * self.widening_factor if i == 0: subsample_factor = 2 else: subsample_factor = 1 count = i + self.blocks_per_group x = residual_block(x, count, nb_filters=nb_filters, subsample_factor=subsample_factor) for i in range(0, self.blocks_per_group): nb_filters = 64 * self.widening_factor if i == 0: subsample_factor = 2 else: subsample_factor = 1 count = i + 2*self.blocks_per_group x = residual_block(x, count, nb_filters=nb_filters, subsample_factor=subsample_factor) x = tl.layers.BatchNormLayer(x, decay=0.999, epsilon=1e-05, is_train=True, name='norm_last') x = tl.layers.PoolLayer(x, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='VALID', pool=tf.nn.avg_pool, name='pool_last') x = tl.layers.FlattenLayer(x, name='flatten') x = tl.layers.DenseLayer(x, n_units=self.nb_classes, act=tf.identity, name='fc') output = x.outputs ce = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(output, labels)) cost = ce tf.summary.histogram('cost',cost) correct_prediction = tf.equal(tf.cast(tf.argmax(output, 1), tf.int32), labels) acc = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) tf.summary.histogram('acc',acc) train_params = x.all_params train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer( learning_rate, use_locking=False).minimize(cost, var_list=train_params) merged = tf.summary.merge_all() writer1 = tf.summary.FileWriter('train/',self.sess.graph) #先执行 self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) tf.global_variables_initializer() for i in range(10): batch = self.next_batch(self.batch_num) feed_dict = {img: batch[0], labels: batch[1], learning_rate: 0.01} feed_dict.update(x.all_drop) tp, l, ac,me1 = self.sess.run([train_op, cost, acc,merged], feed_dict=feed_dict) writer1(me1,i) print('loss', l) print('acc', ac) writer1.close() a = CNNEnv() a.reset(first=False) a.step()
BeautifulSoup soup.split() TypeError: 'NoneType' object is not callable
各位大佬,我现在尝试对返回的结果切片,但是一直返回如题的报错,何解? ``` response = requests.get(head_url, headers=headers) print(response) soup = Bs4(response.content, "html.parser") print(soup) soup1 = soup.split('url') print(soup1) ``` 以下是打印出的soup内容 ``` <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <meta content="NO-CACHE" http-equiv="PRAGMA"/> <script> function redirectOnLoad() { var escapedHash = ''; var url = '/saml/authn-request.jsp?saml_request_id=_2CAAAAW6NkFa5ME8wMEkwMDAwMDA4T0k1AAAA3uVxW4A-puDiWV7jZg4vzIJ8Kruhb9ezWoJrOJYXNUsMN8S5EhLoi_ruRrvfO5oXTbVtclAH9Oy5BfY6VFY9aF0SmypuZsR0UzxMQUsmdJnM4IHrsrhunYEgpkXPPkir6L8EfEYWsKVxnykLFK-I9w5R0mc8n5yaIPcPcW4g-jTMdzhh1lukUvHn88CqNeWC7fkDAiYj9pApLmZhXQE71rP-DVuQ4tBNJtSHe3WiuLAac3BqZbQALbZz7pHKoEWLmg&saml_acs=https%3A%2F%2Fenglish1.my.salesforce.com%3Fso%3D00D28000000bkxy&saml_binding_type=HttpRedirect&Issuer=https%3A%2F%2Fenglish1.my.salesforce.com&samlSsoConfig=0LE28000000Gr3E&RelayState=%2Fp%2Fown%2FOrgSharingDetail%3Fst%3D01I28000001nyrv%26setupid%3DSecuritySharing'; if (window.location.hash) { escapedHash = '%23' + window.location.hash.slice(1); } if (window.location.replace){ window.location.replace(url + escapedHash); } else { window.location.href = url + escapedHash; } } redirectOnLoad(); </script> </head> </html> <!-- Body events --> <script type="text/javascript">function bodyOnLoad(){if(window.PreferenceBits){window.PreferenceBits.prototype.csrfToken="null";};}function bodyOnBeforeUnload(){}function bodyOnFocus(){}function bodyOnUnload(){}</script> <!-- ................................................................................................... ................................................................................................... ................................................................................................... ................................................................................................... --> ```
TypeError: 'NoneType' object is not iterable
部分代码如下,运行后总是提示 Traceback (most recent call last): File "E:\project1\src\neirongxiangguanxing.py", line 156, in <module> setstatus = set(statuslist) TypeError: 'NoneType' object is not iterable,什么原因?有没有大神指导下?非常感谢 ``` for status in allstatus: dictvalue = [] words = jieba.cut(status.gettext()[:-1]) for word in words: if word not in stopwordslist: dictvalue.append(word) allstatusdict[status.getid()] = dictvalue allcomments = [] allcomments = readallcomments(inputfile) for comment in allcomments: statuslist = allstatusdict.get(comment.getid()) setstatus = set(statuslist) dictcomment = [] words = jieba.cut(comment.gettext()[:-1]) for word in words: if word not in stopwordslist: dictcomment.append(word) setcomment = set(dictcomment) ```
TypeError: 'int' object is not iterable
``` def quick_sort(lst,l,r): if(l<r): i=l,j=r,x=lst[l] while(i<j): while(i<j and lst[j]>=x): j-=1 if(i<j): lst[i]=lst[j] i+=1 while(i<j and lst[j]<x): i+=1 if(i<j): lst[j]=lst[i] j-=1 lst[i]=x quick_sort(lst,l,i-1) quick_sort(lst,i+1,r) if __name__ == '__main__': lst=[5,3,12,63,25,78,17,19,60] quick_sort(lst,0,len(lst)-1) for item in lst: print item ``` 报错信息: Traceback (most recent call last): File "C:/Users/LYH/PycharmProjects/untitled7/sort.py", line 22, in <module> quick_sort(lst,0,len(lst)-1) File "C:/Users/LYH/PycharmProjects/untitled7/sort.py", line 3, in quick_sort i = l, j = r,x = lst[l] TypeError: 'int' object is not iterable 请问我在哪里将int进行了迭代?
TypeError: 'NoneType' object is not iterable到底时什么原因导致的,代码哪里有问题?已解决。
``` >>> values=list(range(1,11)).extend('Jack Queen King'.split(' ')) >>> suits='diamonds clubs hearts spades'.split(' ') >>> deck=['%s of %s'%(v,s)for v in values for s in suits] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#42>", line 1, in <module> deck=['%s of %s'%(v,s)for v in values for s in suits] **TypeError: 'NoneType' object is not iterable** >>> values >>> deck=['%s of %s'%(v,s)for v in list(range(1,11)).extend('Jack Queen King'.split(' ')) for s in 'diamonds clubs hearts spades'.split(' ')] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#44>", line 1, in <module> deck=['%s of %s'%(v,s)for v in list(range(1,11)).extend('Jack Queen King'.split(' ')) for s in 'diamonds clubs hearts spades'.split(' ')] **TypeError: 'NoneType' object is not iterable** >>> list3=list1 >>> list3 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ['Jack', 'Queen', 'King'], 'Jack', 'Queen', 'King'] >>> 'diamonds clubs hearts spades'.split(' ') ['diamonds', 'clubs', 'hearts', 'spades'] >>> deck1=[v for v in values] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#48>", line 1, in <module> deck1=[v for v in values] **TypeError: 'NoneType' object is not iterable** ``` 解决后的代码 ``` >>> values=list(range(1,11)) >>> values [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> values.extend('Jack Queen King'.split(' '))#代码主要更改的部分 >>> values [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'Jack', 'Queen', 'King'] >>> suits='diamonds clubs hearts spades'.split(' ') >>> suits ['diamonds', 'clubs', 'hearts', 'spades'] deck=['%s of %s'%(v,s)for v in values for s in suits] >>> deck ['1 of diamonds', '1 of clubs', '1 of hearts', '1 of spades', '2 of diamonds', '2 of clubs', '2 of hearts', '2 of spades', '3 of diamonds', '3 of clubs', '3 of hearts', '3 of spades', '4 of diamonds', '4 of clubs', '4 of hearts', '4 of spades', '5 of diamonds', '5 of clubs', '5 of hearts', '5 of spades', '6 of diamonds', '6 of clubs', '6 of hearts', '6 of spades', '7 of diamonds', '7 of clubs', '7 of hearts', '7 of spades', '8 of diamonds', '8 of clubs', '8 of hearts', '8 of spades', '9 of diamonds', '9 of clubs', '9 of hearts', '9 of spades', '10 of diamonds', '10 of clubs', '10 of hearts', '10 of spades', 'Jack of diamonds', 'Jack of clubs', 'Jack of hearts', 'Jack of spades', 'Queen of diamonds', 'Queen of clubs', 'Queen of hearts', 'Queen of spades', 'King of diamonds', 'King of clubs', 'King of hearts', 'King of spades'] ```
yolo3 使用convert.py报错,TypeError: buffer is too small for requested array
Traceback (most recent call last): File "convert.py", line 262, in <module> _main(parser.parse_args()) File "convert.py", line 143, in _main buffer=weights_file.read(weights_size * 4)) TypeError: buffer is too small for requested array 请大佬指导
python3.5错误'module' object is not callable
(1) import urllib.request from cons import headers def getUrlList(): req=urllib.request('https://mm.taobao.com/tstar/search/tstar_model.do?_input_charset=utf-8') req.add_header('user-agent',headers()) # print (headers()) html=urllib.urlopen(req, data='q&viewFlag=A&sortType=default&searchStyle=&searchRegion=city%3A&searchFansNum=&currentPage=1&pageSize=100').read() print (html) getUrlList() (2) import random headerstr='''Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36 Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50 Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)''' def headers(): header=headerstr.split('\n') length=len(header) return header[random.randint(0,length-1)] 运行(1) 产生错误如下: D:\programmingtools\anaconda\python.exe D:/programmingtools/pycharmpro/files/201711112013/taobeauty.py Traceback (most recent call last): File "D:/programmingtools/pycharmpro/files/201711112013/taobeauty.py", line 13, in <module> getUrlList() File "D:/programmingtools/pycharmpro/files/201711112013/taobeauty.py", line 6, in getUrlList req=urllib.request('https://mm.taobao.com/tstar/search/tstar_model.do?_input_charset=utf-8') TypeError: 'module' object is not callable Process finished with exit code 1
就剩这个问题没解决了:TypeError: 'function' object is not subscriptable拜托请教大家!
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/07/1575709842_231822.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/07/1575709860_77315.png) import pandas as pd import numpy as np from GM11 import GM11 # 引入自己编写的灰色预测函数 data = pd.read_csv('D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\' '《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\data1.csv',engine='python') data.index = range(1994,2014) data data.loc[2014] = None data.loc[2015] = None h = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x7'] P = [] C = [] for i in h: gm = GM11(data[i][:-2].values)[0] # 利用返回的灰色预测函数,仅和对对应期数及位置有关 f = gm([0] ) ##获得灰色预测函数 P = gm[-1] # 获得小残差概率 C = gm[-2] # 获得后验比差值 data[i][2014] = f(len(data) - 1) data[i][2015] = f(len(data)) data[i] = data[i].round(2) if (C < 0.35 and P > 0.95): # 评测后验差判别 print( '对于模型%s,该模型精度为---好' % i) elif (C < 0.5 and P > 0.8): print('对于模型%s,该模型精度为---合格' % i) elif (C < 0.65 and P > 0.7): print('对于模型%s,该模型精度为---勉强合格' % i) else: print('对于模型%s,该模型精度为---不合格' % i) data[h + ['y']].to_excel('D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\' '《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\2_1_2_1greyPredict(最新5).xlsx') 补充: gm为自定义函数: def GM11(x0): #自定义灰色预测函数 import numpy as np x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列 z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值(MEAN)生成序列 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis = 1) Yn = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a],[b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn) #计算参数 f = lambda k: (x0[0]-b/a)*np.exp(-a*(k-1))-(x0[0]-b/a)*np.exp(-a*(k-2)) #还原值 delta = np.abs(x0 - np.array([f(i) for i in range(1,len(x0)+1)])) C = delta.std()/x0.std() P = 1.0*(np.abs(delta - delta.mean()) < 0.6745*x0.std()).sum()/len(x0) return f, a, b, x0[0], C, P #返回灰色预测函数、a、b、首项、方差比、小残差概率
jQuery TypeError: text is not a function
本人在做jQuery 测试删除表格的行数之后,重新排序,用text()方法报错,用html()方法也报错,但是可以使用append()方法,新手问题,求解。 function delTr(tempRow){ $("#fsoSiTr"+tempRow).remove(); var $fsoSiTrs = $("#fsoIsTbl tr:gt(0) td:first-child"); for(var i=0; i<$fsoSiTrs.length-1;i++){ /* $fsoSiTrs[i].innerHTML = i+1; */ //这样操作没问题 $fsoSiTrs[i].text(i+1); //这种方式操作就会报错:TypeError: $fsoSiTrs[i].text is not a function } }
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
python3写的程序不知道这个错误怎么改,报错的内容在图片里面。![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201710/09/1507511766_694476.png) ``` # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Oct 8 20:20:44 2017 @author: ll """ import numpy as np def findMax1(array): if len(array)<1:#len(array)得到列表长度 return [-1,-1] index = 1 unit = array[index] for j in range(1,len(array)): if array[j] > array[index+1] and array[j] > array[index-1]:#if的含多条件语句的写法 unit = array[j] return [unit,j]#返回的是一个列表类型,最大值和它的坐标1 def getMax1(matrix, column_Num): array = [col[column_Num] for col in matrix]#将找到的列循环遍历后放到列表中 return findMax1(array) def getPeak(matrix, leftCol, rightCol): if rightCol <= leftCol: r = getMax1(matrix,leftCol) r.append(leftCol) mid = int((leftCol + rightCol) / 2) unit = getMax1(matrix, mid)#返回的变量名要和接收传参的名字一样 rightElem = getMax1(matrix, mid+1) if leftCol == rightCol - 1: leftElem = unit if leftElem[0] > rightElem[0]: r = leftElem r.append(mid) else: r = rightElem r.append(mid+1) return r leftElem = getMax1(matrix, mid-1) if unit[0] >= leftElem[0] and unit[0] >= rightElem[0]: unit.append(mid) return unit if unit[0] < leftElem[0]: return getPeak(matrix,leftCol,mid-1) return getPeak(matrix,mid+1,rightCol) print("please input row:") n = int(input()) print("please input column:") m = int(input()) matrix = np.random.randint(100,999,size=[n,m]) print(matrix) result = getPeak(matrix,0,len(matrix[0])-1) print(result) ```
zepto animate动画报错 已引入fx.js报Uncaught TypeError: this.bind is not a function的错误
Uncaught TypeError: this.bind is not a function![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/05/1557048826_879348.png) 源码图片 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/05/1557048994_905802.png) fx.js ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/05/1557049086_559019.png) 这是打印出的this ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/06/1557129011_605849.png)
TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object
``` import requests import string import csv import re import codecs r = requests.get('http://zq.win007.com/jsData/teamInfo/teamDetail/tdl1419.js') tmp = r.content m = re.findall(r"(\[\d{7}.*.\];)", tmp)[0] m = m.split('],[') for i in m: i = re.sub(r"\^.*?'", "", i) i = re.sub(r"[\]\[;\']", "", i) i = re.sub(r"#[0-9A-Za-z]{6},", "", i) i = re.sub(r"\d{7},", "", i) with open('test.csv', 'a+') as f: f.write(codecs.BOM_UTF8) f_csv = csv.writer(f) tmp = i.split(",") f_csv.writerow(tmp) ``` TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object
求助:flask login_user提示'int' object is not callable”
Flask在登录时,提示'int' object is not callable,请各位帮助看一下是什么问题? 根据traceback最后一部提示在getid时出现问题,源码解释要返回unicode id,不知是不是这个原因? 错误提示: ``` File "C:\Personal\Peoplefinder\venv\lib\site-packages\flask\app.py", line 1598, in dispatch_request return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args) File "C:\Personal\Peoplefinder\Routes.py", line 66, in login login_user(user) File "C:\Personal\Peoplefinder\venv\lib\site-packages\flask_login\utils.py", line 161, in login_user user_id = getattr(user, current_app.login_manager.id_attribute)() TypeError: 'int' object is not callable ``` Taceback源码提示: ``` #: The default attribute to retreive the unicode id of the user ID_ATTRIBUTE = 'get_id' ``` 以下是代码: Routes.py ``` from flask import ( render_template, request, redirect, flash, url_for, Flask ) from Models import User from flask_login import LoginManager, login_user, logout_user , current_user , login_required from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from sqlalchemy import create_engine, MetaData import os app = Flask(__name__) path = os.path.dirname(__file__) path = path + '\data\data.db' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///{}'.format(path) app.config['SECRET_KEY'] = 'kdije29fuk_ksdusii2w' # engine = create_engine('sqlite:///' + path, echo=True) # metadata = MetaData(engine) **_** db = SQLAlchemy(app) login_manager = LoginManager() login_manager.init_app(app) login_manager.login_view = 'login' login_manager.session_protection = 'strong' @app.route('/register', methods=['GET', 'POST']) def register(): if request.method == 'GET': return render_template('register.html') user = User(request.form['username'], request.form['password']) db.session.add(user) db.session.commit() flash('User successfully registered') return redirect(url_for('login')) @app.route('/login', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'GET': return render_template('login.html') username = request.form['username'] password = request.form['password'] user = User.query.filter_by(username=username).first() print(user) t = user.verify_password(password) print(t) if user is not None and t is True: login_user(user) print('成功') return redirect(url_for('login')) else: flash('Username or Password is invalid', 'error') print('失败') return redirect(url_for('register')) if __name__ == '__main__': config = dict( debug=True, host='0.0.0.0', port=2000, ) app.run(**config) ``` models.py ``` from flask_login import UserMixin, login_manager, LoginManager from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash db = SQLAlchemy() class User(db.Model, UserMixin): __tablename__ = "users" id = db.Column('user_id', db.Integer, primary_key=True) username = db.Column('username', db.String(20), unique=True , index=True) password_hash = db.Column('password_hash', db.String(1000)) def __init__(self, username, password): self.username = username self.password = password @property def password(self): raise AttributeError('password is not a readable attribute/ password 不是一个可读属性。') @password.setter def password(self, password): self.password_hash = generate_password_hash(password, method='pbkdf2:sha256', salt_length=8) def verify_password(self, password): return check_password_hash(self.password_hash, password) @property def is_authenticated(self): return True @property def is_active(self): return True @property def is_anonymous(self): return False @property def get_id(self): return self.id def __repr__(self): return '<User %r>' % (self.username) ```
jquery中报Uncaught TypeError: pie is not a function
``` $(function(){ var name = new Array(); var value=new Array(); var count = new Array(); $.post( "BaseAction/SheetAction/ContributeSheetPie", function(data) { name=data.name; value=data.value; pie(value,name); }, "json" ); $('#show').click(function(){ var i=1; var pie=document.getElementById('pie'); var bar=document.getElementById('bar'); if(i==1) { var count = new Array(); pie.style.display="none"; bar.style.display="block"; $.post( "BaseAction/SheetAction/ContributeSheet", function(data) { name=data.name; count=data.count; bar(name,count);//Uncaught TypeError: bar is not a function }, "json" ); i=0; } if(i==0) { pie.style.display="block"; bar.style.display="none"; $.post( "BaseAction/SheetAction/ContributeSheetPie", function(data) { name=data.name; value=data.value; pie(value,name);//Uncaught TypeError: pie is not a function }, "json" ); } }); }); //---------------------------pie饼形分析图-------------------------------------------------------------------------------- function pie(value,name) { // 路径配置 require.config({ paths: { echarts: '<%=path%>/js/echarts/build/dist' } }); require( [ 'echarts', 'echarts/chart/pie', 'echarts/chart/funnel' ], function (ec) { // 基于准备好的dom,初始化echarts图表 var myChart = ec.init(document.getElementById('pie')); var option = { title : { text: '顾客贡献', x:'center' }, tooltip : { trigger: 'item', formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)" }, legend: { orient : 'vertical', x : 'left', data:name }, toolbox: { show : true, feature : { mark : {show: true}, dataView : {show: true, readOnly: false}, magicType : { show: true, type: ['pie', 'funnel'], option: { funnel: { x: '25%', width: '50%', funnelAlign: 'left', max: 1548 } } }, restore : {show: true}, saveAsImage : {show: true}, } }, calculable : true, series : [ { name:"订单数", type:"pie", radius : '55%', center: ['50%', '60%'], data :value } ] }; // 为echarts对象加载数据 myChart.setOption(option); } ); }; //---------------------------pie饼形分析图-------------------------------------------------------------------------------- function bar(name,count) { // 路径配置 require.config({ paths: { echarts: '<%=path%>/js/echarts/build/dist' } }); // 使用 require( [ 'echarts', // 使用柱状图就加载bar模块,按需加载 'echarts/chart/line', 'echarts/chart/bar' ], function (ec) { // 基于准备好的dom,初始化echarts图表 var myChart = ec.init(document.getElementById('bar')); var option = { tooltip: { trigger:'axis', }, legend: { data:['贡献度'] }, toolbox: { show : true, feature : { mark : {show: true}, dataView : {show: true, readOnly: false}, magicType : {show: true, type: ['line', 'bar']}, restore : {show: true}, saveAsImage : {show: true} } }, calculable : true, xAxis : [ { type : 'category', data : name } ], yAxis : [ { type : 'value' } ], series : [ { "name":"订单数", "type":"bar", "data":count, markPoint : { data : [ {type : 'max', name: '最大值'}, {type : 'min', name: '最小值'} ] }, markLine : { data : [ {type : 'average', name: '平均值'} ] } } ] }; // 为echarts对象加载数据 myChart.setOption(option); } ); }; </script> ```
报错TypeError: object NoneType can't be used in 'await' expression?
asyncio异步编程,给字典赋值,总是提示NoneType。 完整代码如下 ``` import asyncio import time hs={} def asy(): #asynchronous start=time.perf_counter() def fn(i): hs[i]=i**9 async def fastdofn(i): await fn(i) tasks=[asyncio.ensure_future(fastdofn(i)) for i in range(10)] loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) print(hs) print('runtime : {}'.format(time.perf_counter()-start)) asy() ``` 运行结果: ``` {0: 0, 1: 1, 2: 512, 3: 19683, 4: 262144, 5: 1953125, 6: 10077696, 7: 40353607, 8: 134217728, 9: 387420489} runtime : 0.049445499999999976 Task exception was never retrieved future: <Task finished coro=<asy.<locals>.fastdofn() done, defined at C:\Users\QQ\Desktop\ls\py\异步.py:9> exception=TypeError("object NoneType can't be used in 'await' expression")> Traceback (most recent call last): File "C:\Users\QQ\Desktop\ls\py\异步.py", line 10, in fastdofn await fn(i) TypeError: object NoneType can't be used in 'await' expression ``` 报错了10次 很奇怪的是,hs正常打印,而且达到了预期要求。为什么还会循环报错? 报错的问题解决了,但更懵了 ``` import asyncio import time hs={} def asy(): #asynchronous start=time.process_time() def fn(i): hs[i]=i**9 async def fastdofn(i): fn(i) tasks=[asyncio.ensure_future(fastdofn(i)) for i in range(100000)] loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) print(hs[9]) ti=time.process_time()-start#time interval print('asy runtime : {}'.format(ti)) return ti def syn(): #synchronization start=time.process_time() def fn(i): hs[i]=i**9 for i in range(100000): fn(i) print(hs[9]) ti=time.process_time()-start print('syn runtime : {}'.format(ti)) return ti def main(): l1=[] l2=[] for i in range(1,11): print('{}th time'.format(i)) asy() syn() print('\n') #print('asy is {} times faster than syn'.format(sum(l2)/sum(l1))) main() ``` 异步不应该比同步快么,怎么还慢了这么多? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/01/1572603413_578211.png)
python纸牌类TypeError: object of type 'FrenchDeck' has no len()
``` import collections Card=collections.namedtuple('Card',['rank','suit']) class FrenchDeck: ranks = [str(n) for n in range(2,11)] + list('JKQA') suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split( ) def __init__(self): self._cards = [Card(rank,suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks] def __len__(self): return len(self._cards) def __getitem__(self,position): return self._cards[position] ``` 为什么用len()显示TypeError: object of type 'FrenchDeck' has no len()
爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载
爬虫福利一:27报网MM批量下载    点击 看了本文,相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣,激励自己去学习爬虫,在这里提前祝:大家学有所成! 目标网站:妹子图网 环境:Python3.x 相关第三方模块:requests、beautifulsoup4 Re:各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径,使用 python xxx.py 或IDE运行即可。
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欢迎来到“Python进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
GitHub标星近1万:只需5秒音源,这个网络就能实时“克隆”你的声音
作者 | Google团队 译者 | 凯隐 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 本文中,Google 团队提出了一种文本语音合成(text to speech)神经系统,能通过少量样本学习到多个不同说话者(speaker)的语音特征,并合成他们的讲话音频。此外,对于训练时网络没有接触过的说话者,也能在不重新训练的情况下,仅通过未知...
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下...
【管理系统课程设计】美少女手把手教你后台管理
【文章后台管理系统】URL设计与建模分析+项目源码+运行界面 栏目管理、文章列表、用户管理、角色管理、权限管理模块(文章最后附有源码) 1. 这是一个什么系统? 1.1 学习后台管理系统的原因 随着时代的变迁,现如今各大云服务平台横空出世,市面上有许多如学生信息系统、图书阅读系统、停车场管理系统等的管理系统,而本人家里就有人在用烟草销售系统,直接在网上完成挑选、购买与提交收货点,方便又快捷。 试想,若没有烟草销售系统,本人家人想要购买烟草,还要独自前往药...
4G EPS 第四代移动通信系统
目录 文章目录目录4G 与 LTE/EPCLTE/EPC 的架构E-UTRANE-UTRAN 协议栈eNodeBEPCMMES-GWP-GWHSSLTE/EPC 协议栈概览 4G 与 LTE/EPC 4G,即第四代移动通信系统,提供了 3G 不能满足的无线网络宽带化,主要提供数据(上网)业务。而 LTE(Long Term Evolution,长期演进技术)是电信领域用于手机及数据终端的高速无线通...
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