Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Почему адаптер PostgreSQL psycopg2 не работает в Google App Engine dev_appserver.py?

Я хочу связать свое приложение, которое находится в GAE, с ElephantDB. Я хочу использовать библиотеку psycopg2 и обнаружил проблему. Я установил библиотеку локально, чтобы протестировать ее и работать отлично, а затем я установил библиотеку в папку lib в своем приложении, как я делал много раз с другими библиотеками.

На этот раз с pip install -t appname/lib/ psycopg2 Итак, сервер разработки обнаруживает библиотеку, но говорит мне, что:

ImportError: No module named psycopg2._psycopg

Сначала я подумал, что проблема была в версии Python, которую выполнял dev_server, но в документе я прочитал, что dev работает с версией 2.7, и я тоже проводил тесты в 2.7. Так вот, я не понимаю, в чем проблема. Почему библиотека не работает нормально в dev_server?

Есть идеи? Эта проблема возникает локально, я еще не загрузил код.

python psycopg2 postgresql google-app-engine
14.11.2015

Ответы:


1

Я предлагаю вам вернуться и прочитать документы по песочнице Python https://cloud.google.com/appengine/docs/python/#Python_The_sandbox как только вы это сделаете, вы обнаружите, что внешний интерфейс appengine не может запускать psycopg2. Вам нужно будет найти чистый python postgres lib и иметь платное приложение для исходящих сокетов.

14.11.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..