你读一下我写的代码，看看哪里有可能导致这样的问题

根据你提供的代码，我注意到你在循环中使用了 `requests.post` 发送 POST 请求，并将响应结果写入文件。这种方式可能导致请求数据和响应数据的累积，最终导致请求行和头部信息的总大小超过限制。

为了避免这个问题，你可以尝试以下几点改进：

1. 每次发送请求后，手动关闭响应对象：在每次请求结束后，使用 `response.close()` 关闭响应对象，以释放资源并清空响应数据。这可以通过添加 `response.close()` 这一行代码来实现。

2. 分块写入响应数据：如果响应数据较大，可以考虑分块写入文件，而不是一次性将整个响应数据写入文件。这样可以避免一次性读取过长的响应导致的问题。可以使用 `response.iter_content(chunk_size)` 方法按块读取响应数据，并将每个块写入文件。

3. 限制请求数据大小：检查 `data` 对象中的数据量，确保请求数据不是过大的。如果可能，减小请求体的大小，可以通过只发送必要的数据或者压缩数据来减少请求的大小。

4. 考虑使用 `stream` 参数：将 `requests.post()` 函数的 `stream` 参数设置为 `True`，以便将响应以流式方式获取，而不是一次性获取完整响应。这样可以避免一次性读取过长的响应导致的问题。

请根据以上建议进行修改，看看是否能够解决你遇到的问题。如果问题仍然存在，请提供更多相关的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

那你再看一下这个约束有问题吗？

根据代码中的约束条件，可以看出它是一个线性约束条件，形式为p_Cut[i][t]等于Phi[i]乘以((c_u_dc[t]-c_pg_c[t])/c_pg_c[t])乘以p_cut_0[i][t]。其中，Phi[i]、c_u_dc[t]、c_pg_c[t]和p_cut_0[i][t]都是已知的常量或变量。可以看出，这个约束条件是合法的，不会导致线性规划模型求解的错误或异常情况。如果这个约束条件违反了线性规划模型的基本要求，比如说不是线性约束条件、变量的系数不符合要求等等，那么就可能导致模型无法正确求解。但是从代码中给出的信息来看，这个约束条件是符合要求的，所以在这个意义下，它是没有问题的。

我没看出来哪里缩进有问题

非常抱歉，我之前的回答有误。你提供的代码中的缩进是正确的，没有问题。对不起给你带来了困惑。

在你的代码中，`count_matrix()` 函数的缩进是正确的，并且在 `for` 循环和 `if-else` 语句中也有正确的缩进。所以，缩进不是导致你的代码没有输出结果的原因。

如果你的代码没有输出结果，可能是由于其他原因导致的。我建议你检查以下几点：

1. 确保 `University_matrix` 和 `University_array` 变量已经正确赋值，并且包含你期望的数据。
2. 检查 `array_data` 中的数据是否符合预期，确保它们包含了关键词。
3. 检查 `pandas` 库是否正确导入，并且没有发生任何报错。

如果你能提供更多细节或错误信息，我将能够更好地帮助你解决问题。非常抱歉给你带来了困扰。感谢你的理解。