request.function.__name__

时间: 2023-11-01 15:06:55 浏览: 157
`request.function.__name__` 是一个 Python 代码中的表达式，用于获取当前请求所关联的视图函数（view function）的名称。在 Flask 中，当一个请求被处理时，Flask 会自动找到与该请求匹配的视图函数来处理请求。`request` 对象是 Flask 中一个全局变量，它代表当前请求。`request.function` 属性返回当前请求所关联的视图函数，`__name__` 属性是视图函数的名称。因此，`request.function.__name__` 就是获取当前请求所关联的视图函数的名称。
相关问题

请解释vpp的dns plugins中的如下代码，其功能和含义： static uword dns4_request_node_fn (vlib_main_t * vm, vlib_node_runtime_t * node, vlib_frame_t * frame) { return dns46_request_inline (vm, node, frame, 0 /* is_ip6 */ ); } /* *INDENT-OFF* */ VLIB_REGISTER_NODE (dns4_request_node) = { .function = dns4_request_node_fn, .name = "dns4-request", .vector_size = sizeof (u32), .format_trace = format_dns46_request_trace, .type = VLIB_NODE_TYPE_INTERNAL, .n_errors = ARRAY_LEN (dns46_request_error_strings), .error_strings = dns46_request_error_strings, .n_next_nodes = DNS46_REQUEST_N_NEXT, .next_nodes = { [DNS46_REQUEST_NEXT_DROP] = "error-drop", [DNS46_REQUEST_NEXT_PUNT] = "error-punt", [DNS46_REQUEST_NEXT_IP_LOOKUP] = "ip4-lookup", }, };

这段代码是 VPP（Vector Packet Processing）中 DNS 插件的一部分，它定义了 DNS4 请求节点的处理函数以及节点的注册信息。 首先，`dns4_request_node_fn` 是 DNS4 请求节点的处理函数。它接受 VPP 的主结构 `vlib_main_t *vm`、节点运行时结构 `vlib_node_runtime_t *node` 和帧结构 `vlib_frame_t *frame` 作为参数，并返回一个 `uword` 类型的值。 这个处理函数实际上是调用了名为 `dns46_request_inline` 的内联函数，传递了参数 `0` 表示不是 IPv6 请求（即 IPv4 请求）。`dns46_request_inline` 是一个内部函数，用于执行 DNS4 或 DNS6 请求的实际处理。这里选择了处理 DNS4 请求的逻辑。 接下来，通过 `VLIB_REGISTER_NODE` 宏注册了一个名为 `dns4_request_node` 的节点。这个宏展开后会创建一个 `vlib_node_registration_t` 结构，并将其添加到 VPP 的节点图中。 在节点注册结构中，有一系列字段用于定义节点的属性和行为。其中包括： - `.function`：指定了节点的处理函数，这里是 `dns4_request_node_fn`。 - `.name`：指定了节点的名称，这里是 "dns4-request"。 - `.vector_size`：指定了节点处理函数的向量大小。 - `.format_trace`：指定了格式化跟踪信息的函数，这里是 `format_dns46_request_trace`。 - `.type`：指定了节点的类型，这里是 `VLIB_NODE_TYPE_INTERNAL`。 - `.n_errors` 和 `.error_strings`：用于定义节点可能的错误类型和对应的错误字符串。 - `.n_next_nodes` 和 `.next_nodes`：指定了节点的下一步处理节点，这里定义了三个下一步处理节点，分别是 "error-drop"、"error-punt" 和 "ip4-lookup"。 通过这个注册信息，VPP 知道了如何创建和管理 DNS4 请求节点，并且可以在数据包处理过程中正确地将数据包发送到该节点进行处理。

def send_message(): socketio.emit('output', {"code": 200, "msg": "success"}) @app.route('/tiji', methods=['POST']) def tiji(): dch = request.form.get('dch') name = request.form.get('filename') print(name) folder_name = f"{dch}dianyun" if not os.path.exists(folder_name): os.mkdir(folder_name) for file in request.files.getlist('file'): filename = file.filename file.save(os.path.join(folder_name, filename)) dhs = request.form.getlist('dh') print(len(dhs)) for i in range(len(dhs)): print(dhs[i]) folder_path = os.path.join(folder_name) file_name = f"{name}.laz" if has_file(folder_path, file_name): thread = threading.Thread(target=send_message) thread.start() else: return jsonify({"code": 200, "msg": "no_file"}) return jsonify({"code": 200, "msg": "done"}) 这段代码执行后，前端如何接收success

在前端接收到来自后端的消息后，你可以使用 SocketIO 的 `on` 方法来监听特定的事件，并在收到消息时执行相应的处理逻辑。 以下是一个简单的前端示例代码，用于接收来自后端的消息： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>SocketIO Example</title> </head> <body> <h1>SocketIO Example</h1> <div id="message-container"></div> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/socket.io/2.3.1/socket.io.js"></script> <script> var socket = io(); socket.on('output', function(message) { var messageContainer = document.getElementById("message-container"); messageContainer.innerHTML = message.msg; }); </script> </body> </html> ``` 在上述代码中，我们通过 `<script>` 标签引入了 SocketIO 的 JavaScript 客户端库。然后，使用 `io()` 方法创建了一个 SocketIO 实例，并使用 `on` 方法监听名为 `'output'` 的事件。当收到来自服务器的 `'output'` 事件时，会触发回调函数，并将消息内容显示在页面上。 确保在前端页面中正确引入 SocketIO 的 JavaScript 客户端库，并使用正确的服务器地址和端口初始化 SocketIO 实例。 希望这能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。
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this.networdIdCollection.fetch({ success: function () { _parent.networdIdCollection.each(function (model) { _parent.addNetworkIp(model, _parent.networdIdCollection); }, _parent); }, error: function () { console.error("The networdIdCollection request failed"); } }); // users数据获取 this.collection.fetch({ success: function () { // 获取转化后的interface_name字段 var name1 = _parent.transChannel(interface_name[0]); var name2 = _parent.transChannel(interface_name[1]); // 根据interface_name字段获取过滤数据并进行合并 var filterData1 = _parent.collection.byUserCollection(name1).models; var filterData2 = _parent.collection.byUserCollection(name2).models; _parent.collection = new Backbone.Collection(filterData1.concat(filterData2)); // 执行affect函数(生成selection子项) _parent.affect(); // 遍历并执行add函数 _parent.collection.each(function (model) { _parent.add(model, _parent.collection); }, _parent); // 触发选择框的变化事件 _parent.$('#idgroup_by_channel').change(); }, error: function () { console.error("The usersCollection request failed"); } }) }怎么解决这个的异步问题，第二个请求是基于第一个请求的基础上

var name1 = _parent.transChannel(interface_name[0]); var name2 = _parent.transChannel(interface_name[1]); var filterData1 = _parent.collection.byUserCollection(name1).models; var filterData2 = _...

let request = indexedDB.open('CSVThreeJs', 1); request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！'); }; request.onupgradeneeded = function(event) { console.log('创建执行'); let db = event.target.result; let store = db.createObjectStore('scene_9527', { keyPath: 'uuid' }); }; request.onsuccess = function(event) { let db = event.target.result; let tx = db.transaction('scene_9527', 'readwrite'); let store = tx.objectStore('scene_9527'); for (let i = 1; i <= 100; i++) { store.put({ uuid: i, name: 'aaa' }); } tx.oncomplete = function() { console.log('添加成功！'); }; tx.onerror = function() { console.log('添加失败！'); }; };使上文中的值不包含uuid

好的，你的问题是如何修改上文中的代码，使得存储到数据库的值不包含 uuid 字段？ 可以直接修改 store.put() 方法中存储的...store.put({ name: 'aaa' }); 这样就能将不包含 uuid 字段的对象存储到数据库中了。
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这是一个KeyError错误。在你的代码中，__missing__方法被调用时，抛出了一个KeyError异常，因为在字典中找不到键为'a80s'的值。 在这段代码中，你定义了一个名为self的ChainMap对象，并在其中存储了多个字典。...

import threading from flask import Flask, render_template, request from crawl.paqu import MultiThreadHotDataSpider, MultiThreadSpecialDataSpider,HKConnectSpider,DataStorage app = Flask(__name__) hot_data = [] special_data = [] hkconnect_data = [] @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/hot') def hot(): return render_template('hot.html', hot_data=hot_data) @app.route('/special') def special(): return render_template('special.html', special_data=special_data) @app.route('/hkconnect') def hkconnect(): return render_template('hkconnect.html', hkconnect_data=hkconnect_data) @app.route('/start_spider') def start_spider(): def spider(): global hot_data, special_data, hkconnect_data hot_spider = MultiThreadHotDataSpider() hot_data = hot_spider.get_data() special_spider = MultiThreadSpecialDataSpider() special_data = special_spider.get_data() hkconnect_spider = HKConnectSpider() hkconnect_data = hkconnect_spider.parse(hkconnect_spider.start_urls[0]) data_storage = DataStorage() data_storage.insert_hot_data(hot_data) data_storage.insert_special_data(special_data) data_storage.insert_hkconnect_data(hkconnect_data) t = threading.Thread(target=spider) t.start() return '爬虫已经开始' if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0",debug=True)写出以上代码的前端html实现代码

function startSpider() { var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', '/start_spider'); xhr.send(); alert('爬虫已经开始'); } 在hot.html、special.html和hkconnect.html中分别展示对应的...

let request = indexedDB.open('CSVThreeJs', 1); request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！'); }; request.onupgradeneeded = function(event) { console.log('创建执行'); let db = event.target.result; // 创建一个名为“scene_9527”的对象存储 let store = db.createObjectStore('scene_9527', { keyPath: 'uuid' }); }; 在上文中scene_9527添加uuid为1-100值为{name:'aaa'}

request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！'); }; request.onupgradeneeded = function(event) { console.log('创建执行'); let db = event.target.result; let store = db....

django.template.exceptions.TemplateSyntaxError: Invalid block tag on line 31: 'console.log(request.get_full_path)', expected 'endblock'. Did you forget to register or load this tag?什么意思

{{ variable_name }} 如果您想在 Django 模板中使用 Python 函数，您可以在视图中定义该函数，并在模板中使用以下语法： {% load my_tags %} {% my_custom_function argument %} 其中 {% load my_...

// 打开或创建一个名为CSVThreeJs的IndexedDB数据库，版本号为1 const request = window.indexedDB.open('CSVThreeJs', 1) request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！') } request.onupgradeneeded = function(event) { console.log('创建执行') const db = event.target.result // 创建一个名为“scene_9527”的对象存储 const store = db.createObjectStore('scene_9527', { keyPath: 'uuid' }) // 添加一个名为“name”的索引 store.createIndex('uuid', 'uuid', { unique: false }) } // 如果打开/创建数据库成功，则会触发onsuccess事件 request.onsuccess = function(event) { const db = event.target.result // 在事务中向对象存储添加数据 const transaction = db.transaction(['scene_9527'], 'readwrite') const objectStore = transaction.objectStore('scene_9527') objectStore.add({ uuid: '123456', data: 'example data' }) objectStore.add({ uuid: '222222', data: 'example data' }) objectStore.add({ uuid: '333333', data: 'example data' }) // 事务提交后关闭数据库连接 transaction.oncomplete = function() { db.close() } }依次读取数据库存储数据

request.onerror = function(event) { console.log('打开数据库出错！') } request.onsuccess = function(event) { const db = event.target.result const transaction = db.transaction(['scene_9527'], '...

这是我现在的代码# 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename)我遇到了报错--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-2a7dba7b2cf4> in <cell line: 2>() 1 # 加载模型 ----> 2 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename) error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/dnn/src/tensorflow/tf_graph_simplifier.cpp:933: error: (-2:Unspecified error) Tensor's data type is not supported in function 'getTensorContentRef_'

urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph...

怎么清除cookie使用postman，除了pm.cookiejar.clear();和pm.cookies("cookie_name").remove();

chrome.devtools.network.getCookies({url: pm.request.url}, function(cookies) { for(let i = 0; i < cookies.length; i++) { if(cookies[i].name === 'your_cookie_name') { cookies[i].remove(); } } });...

NoReverseMatch at /table Reverse for 'user_info' not found. 'user_info' is not a valid view function or pattern name.这是我的视图函数代码：from django.shortcuts import renderfrom django.contrib.auth.decorators import login_requiredfrom .models import Users@login_requireddef user_info(request): users = Users.objects.all() return render(request, 'user_info.html', {'users': users})

这个错误通常表示您的 URLconf 中没有名为 'user_info' 的视图函数。请确保您的 URLconf 中有...请注意，name 参数是可选的，但是如果您想在模板中使用 {% url 'user_info' %} 来生成链接，那么您需要为视图函数命名。

class ChatConsumer(AsyncWebsocketConsumer): async def websocket_connect(self, message): # 接收客户端请求 # self.accept() await self.channel_layer.group_add( "chat_group", self.channel_name, ) await self.accept() await self.send("连接") async def websocket_receive(self, message, ): await self.channel_layer.group_send( "chat_group", { "type": "chat_message", "message": message, }, ) await self.send("999999") print(message) await self.send("已收到") print("shoudao") check = message.get('check') print(check) file_data = message.get('file') print(file_data) await self.send('正在打开数据...') # df = pd.read_excel('received_file.xlsx',engine='openpyxl') df = pd.read_excel(file_data) def websocket_disconnect(self, message): print("断开连接") raise StopConsumer() socket.onmessage = function (event) { let tag = document.createElement("div") tag.innerText = event.data document.getElementById("message").appendChild(tag); console.log(tag) } def index(request): if request.method == "GET": return render(request, 'index.html') if request.method == "POST": file = request.FILES.get("file") check = request.POST.get('check') # main(file, check, 15) # 获取Channel层对象 channel_layer = get_channel_layer() # 发送消息到ChatConsumer的websocket_receive方法 async_to_sync(channel_layer.group_send)('chat_group', { 'type': 'websocket.receive', 'file': file, 'check': check, }) # main(file, check, 15) return render(request, 'index.html')前端弹窗中可以接收def websocket_connect的self.send但却接收不到 websocket_receive中的self.send内容，但websocket_receive中的print都可以正常运行，是怎么回事？且报 No handler for message type chat_message的错误

await self.channel_layer.group_add("chat_group", self.channel_name) await self.accept() await self.send("连接") async def websocket_receive(self, message): await self.send("999999") print...

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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。