if isinstance(user, QuerySet): user = user.first() payload = jwt_payload_handler(user) token = jwt_encode_handler(payload)

时间: 2024-04-12 10:34:22 浏览: 146
这段代码是用于生成 JSON Web Token (JWT) 的。首先,它检查 `user` 是否是一个 `QuerySet` 对象,如果是,则通过调用 `first()` 方法获取第一个匹配的用户对象。然后,使用 `jwt_payload_handler()` 函数生成包含用户信息的负载(payload)。最后,使用 `jwt_encode_handler()` 函数对负载进行编码,生成 JWT 令牌(token)。这个令牌可以用于身份验证和授权。
相关问题

解释如下代码: @property def movie_rate(self): movie_rate = Rate.objects.filter(movie_id=self.id).aggregate(Avg('mark'))['mark__avg'] return movie_rate or '无' class Meta: verbose_name = "电影" verbose_name_plural = "电影" def __str__(self): return self.name def to_dict(self, fields=None, exclude=None): opts = self._meta data = {} for f in chain(opts.concrete_fields, opts.private_fields, opts.many_to_many): if exclude and f.name in exclude: continue if fields and f.name not in fields: continue value = f.value_from_object(self) if isinstance(value, date): value = value.strftime('%Y-%m-%d') elif isinstance(f, FileField): value = value.url if value else None data[f.name] = value return data

这段代码定义了一个电影模型,包括属性、元信息、字符串表示和一个将模型转化成字典的方法。 @property装饰器定义了一个movie_rate属性,该属性通过查询Rate模型中与该电影相关联的所有评分,计算出平均分,并返回该值或者字符串'无'。 Meta类定义了模型的元信息,包括模型的可读名称和复数名称。 __str__方法定义了当使用str()函数显示该电影对象时返回的字符串表示,即电影的名称。 to_dict方法将该电影对象转化成一个字典,该字典包含了该电影对象的所有属性和它们的值。该方法通过遍历模型中的所有字段,将每个字段的名称和值对应存储到一个字典中,最终返回该字典。如果fields参数被传入,则只返回fields参数中指定的字段;如果exclude参数被传入,则不返回exclude参数中指定的字段。对于日期类型的字段,该方法将其转化成字符串类型;对于文件类型的字段,该方法将其转化成该文件的URL。

def find_element(self, by=By.ID, value: Optional[str] = None) -> WebElement: """Find an element given a By strategy and locator. :Usage: :: element = driver.find_element(By.ID, 'foo') :rtype: WebElement """ if isinstance(by, RelativeBy): elements = self.find_elements(by=by, value=value) if not elements: raise NoSuchElementException(f"Cannot locate relative element with: {by.root}") return elements[0] if by == By.ID: by = By.CSS_SELECTOR value = f'[id="{value}"]' elif by == By.CLASS_NAME: by = By.CSS_SELECTOR value = f".{value}" elif by == By.NAME: by = By.CSS_SELECTOR value = f'[name="{value}"]' return self.execute(Command.FIND_ELEMENT, {"using": by, "value": value})["value"]

这是一个方法,用于在Web页面中查找一个元素。它使用 `By` 策略和定位器来查找元素。如果使用的 `By` 是 `RelativeBy`,则它会查找相对于指定元素的元素。如果找不到,则会引发 `NoSuchElementException` 异常。如果使用的 `By` 是 `ID`,则它会将其转换为 `CSS_SELECTOR` 并使用相应的值查找元素。其他的 `By` 策略也会被转换成 `CSS_SELECTOR` 策略。最后,它使用 `execute` 命令执行查找操作,并返回找到的元素。
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class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了,导致会出现报错信息为:cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py),将这段代码修改为使用最新版的scipy包

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码, #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类,是否封装合适?如果不合适,给出修改后的完整代码

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节(Measure)中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

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### 知识点详解 #### 1. React框架基础 React是由Facebook开发和维护的JavaScript库,专门用于构建用户界面。它是基于组件的,使得开发者能够创建大型的、动态的、数据驱动的Web应用。React的虚拟DOM(Virtual DOM)机制能够高效地更新和渲染界面,这是因为它仅对需要更新的部分进行操作,减少了与真实DOM的交互,从而提高了性能。 #### 2. Preact简介 Preact是一个与React功能相似的轻量级JavaScript库,它提供了React的核心功能,但体积更小,性能更高。Preact非常适合于需要快速加载和高效执行的场景,比如渐进式Web应用(Progressive Web Apps, PWA)。由于Preact的API与React非常接近,开发者可以在不牺牲太多现有React知识的情况下,享受到更轻量级的库带来的性能提升。 #### 3. 渐进式Web应用(PWA) PWA是一种设计理念,它通过一系列的Web技术使得Web应用能够提供类似原生应用的体验。PWA的特点包括离线能力、可安装性、即时加载、后台同步等。通过PWA,开发者能够为用户提供更快、更可靠、更互动的网页应用体验。PWA依赖于Service Workers、Manifest文件等技术来实现这些特性。 #### 4. Service Workers Service Workers是浏览器的一个额外的JavaScript线程,它可以拦截和处理网络请求,管理缓存,从而让Web应用可以离线工作。Service Workers运行在浏览器后台,不会影响Web页面的性能,为PWA的离线功能提供了技术基础。 #### 5. Web应用的Manifest文件 Manifest文件是PWA的核心组成部分之一,它是一个简单的JSON文件,为Web应用提供了名称、图标、启动画面、显示方式等配置信息。通过配置Manifest文件,可以定义PWA在用户设备上的安装方式以及应用的外观和行为。 #### 6. 天气信息数据获取 为了提供定期的天气信息,该应用需要接入一个天气信息API服务。开发者可以使用各种公共的或私有的天气API来获取实时天气数据。获取数据后,应用会解析这些数据并将其展示给用户。 #### 7. Web应用的性能优化 在开发过程中,性能优化是确保Web应用反应迅速和资源高效使用的关键环节。常见的优化技术包括但不限于减少HTTP请求、代码分割(code splitting)、懒加载(lazy loading)、优化渲染路径以及使用Preact这样的轻量级库。 #### 8. 压缩包子文件技术 “压缩包子文件”的命名暗示了该应用可能使用了某种形式的文件压缩技术。在Web开发中,这可能指将多个文件打包成一个或几个体积更小的文件,以便更快地加载。常用的工具有Webpack、Rollup等,这些工具可以将JavaScript、CSS、图片等资源进行压缩、合并和优化,从而减少网络请求,提升页面加载速度。 综上所述,本文件描述了一个基于Preact构建的高性能渐进式Web应用,它能够提供定期天气信息。该应用利用了Preact的轻量级特性和PWA技术,以实现快速响应和离线工作的能力。开发者需要了解React框架、Preact的优势、Service Workers、Manifest文件配置、天气数据获取和Web应用性能优化等关键知识点。通过这些技术,可以为用户提供一个加载速度快、交互流畅且具有离线功能的应用体验。
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从停机到上线,EMC VNX5100控制器SP更换的实战演练

# 摘要 本文详细介绍了EMC VNX5100控制器的更换流程、故障诊断、停机保护、系统恢复以及长期监控与预防性维护策略。通过细致的准备工作、详尽的风险评估以及备份策略的制定,确保控制器更换过程的安全性与数据的完整性。文中还阐述了硬件故障诊断方法、系统停机计划的制定以及数据保护步骤。更换操作指南和系统重启初始化配置得到了详尽说明,以确保系统功能的正常恢复与性能优化。最后,文章强调了性能测试
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ubuntu labelme中文版安装

### LabelMe 中文版在 Ubuntu 上的安装 对于希望在 Ubuntu 系统上安装 LabelMe 并使用其中文界面的用户来说,可以按照如下方式进行操作: #### 安装依赖库 为了确保 LabelMe 能够正常运行,在开始之前需确认已安装必要的 Python 库以及 PyQt5 和 Pillow。 如果尚未安装 `pyqt5` 可通过以下命令完成安装: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pyqt5 ``` 同样地,如果没有安装 `Pillow` 图像处理库,则可以通过 pip 工具来安装