记录D4-23.5.29

可恶,这几天不知道为什么,根本没好好干活。沉淀…

LC15 三数之和

在labuladong的文章里学到了nSum的通用模板,只能说背吧。基本的思路都是厘清了的,就是递归到2Sum的base问题。LC18 四数之和道理一样。

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
        sort(nums.begin(),nums.end());
        return nSumTarget(nums, 3, 0, 0);
    }
    vector<vector<int>> nSumTarget(vector<int>& nums, int n, int start, int target){
        int sz=nums.size();
        vector<vector<int>> ans;
        if(n<2 || sz<n)return ans;
        if(n==2){
            int lo=start, hi=sz-1;
            while(lo<hi){
                int sum=nums[lo]+nums[hi];
                int left=nums[lo], right=nums[hi];
                if(sum<target){
                    while(lo<hi && nums[lo]==left)lo++;
                }
                else if(sum>target){
                    while(lo<hi && nums[hi]==right)hi--;
                }
                else{
                    ans.push_back({left,right});
                    while(lo<hi && nums[lo]==left)lo++;
                    while(lo<hi && nums[hi]==right)hi--;
                }
            }
        }
        else{
            for(int i=start;i<sz;i++){
                vector<vector<int>> sub=nSumTarget(nums, n-1, i+1, target-nums[i]);
                for(auto& arr:sub){
                    arr.push_back(nums[i]);
                    ans.push_back(arr);
                }
                while(i<sz-1 && nums[i]==nums[i+1])i++;
            }
        }
        return ans;
    }
};

这里需要注意的是在第12行的int lo=start, hi=sz-1;lo=start而不是lo=0。找了好久的bug,不然会导致输出重复的答案。

对了,在四数之和中,需要做以下改动。首先,在fourSum

return nSumTarget(nums,4,0,target);//(nums,4,0,0);

然后在测试的时候是能通过样例的,但是在提交时会报错超出int范围,只需要把nSumTarget的函数的target改为long

vector<vector<int>> nSumTarget(vector<int>& nums, int n, int start, long target){

POST http://localhost:17012/api/v1.0.0/save/new_scl 500 (INTERNAL SERVER ERROR) (anonymous) @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 xhr @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 Xt @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 Promise.then (async) _request @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 request @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 (anonymous) @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 (anonymous) @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 N @ app.cbd5841e.js:1 (anonymous) @ 493.4993e963.js:1 v @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 y @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 c.call @ chunk-vendors.d4b81434.js:56 E @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 v @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 F @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 Promise.then (async) k @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 N @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 c.scheduler @ chunk-vendors.d4b81434.js:56 f.scheduler @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 trigger @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 _ @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 V @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 set @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 set value @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 set @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 exportClick @ app.cbd5841e.js:1 r @ chunk-vendors.d4b81434.js:74 k @ app.cbd5841e.js:1 v @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 y @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 n @ chunk-vendors.d4b81434.js:46 app.cbd5841e.js:1 http error response:: Request failed with status code 500 (anonymous) @ app.cbd5841e.js:1 Promise.then (async) _request @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 request @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 (anonymous) @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 (anonymous) @ chunk-vendors.d4b81434.js:75 N @ app.cbd5841e.js:1 (anonymous) @ 493.4993e963.js:1 v @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 y @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 c.call @ chunk-vendors.d4b81434.js:56 E @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 v @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 F @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 Promise.then (async) k @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 N @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 c.scheduler @ chunk-vendors.d4b81434.js:56 f.scheduler @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 trigger @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 _ @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 V @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 set @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 set value @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 set @ chunk-vendors.d4b81434.js:68 exportClick @ app.cbd5841e.js:1 r @ chunk-vendors.d4b81434.js:74 k @ app.cbd5841e.js:1 v @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 y @ chunk-vendors.d4b81434.js:54 n @ chunk-vendors.d4b81434.js:46 chunk-vendors.d4b81434.js:75 Uncaught (in promise)
10-17
<think>我们遇到了一个500内部服务器错误,这意味着在Flask后端处理请求时发生了未处理的异常。 从日志中我们可以看到,在保存新SCL文件时,路径已经生成(如:D:\GitProjects\test\test1\output\update\SCL_MET-B-2_20251016_144713.xlsx), 但是随后返回了500错误。由于之前代码中包含了异常处理,并且异常处理部分会删除不完整的文件,所以update目录为空。 我们需要找出导致500错误的根本原因。根据之前的代码,保存Excel文件的部分可能抛出异常,然后被捕获并记录。 但是,在日志中我们并没有看到具体的异常信息(可能是因为没有打印到日志)。因此,我们需要增强异常处理部分的日志记录。 修改代码:在捕获保存Excel文件异常时,使用`logger.exception`记录完整的异常堆栈。 另外,可能的原因包括: 1. 路径权限问题:应用程序没有在目标目录写入文件的权限。 2. 磁盘空间不足。 3. pandas或openpyxl在生成Excel文件时出错(例如数据格式问题)。 4. 文件被其他进程占用(虽然我们在异常处理中尝试删除,但可能在写入时被占用导致写入失败)。 我们可以在保存Excel文件之前,检查目录的写入权限,并确保磁盘有足够空间。 但是,根据日志,我们已经成功创建了update目录,所以权限问题可能不大。 为了调试,我们在保存Excel文件的try块中,在调用`df.to_excel`之前,先尝试创建一个空文件,看是否能够成功。 以下是修改后的代码片段(仅保存部分): </think>根据您提供的错误信息,问题出在客户端收到 `500 (INTERNAL SERVER ERROR)` 响应。这表明 Flask 服务器在执行 `save/new_scl` 端点时发生了未处理的异常。以下是详细分析和解决方案: ### 问题原因分析 1. **HTTP 500 错误**: - 表示服务器端在处理请求时遇到意外错误 - 错误源于 Flask 应用中的 `/api/v1.0.0/save/new_scl` 端点 2. **关键日志线索**: - `POST /api/v1.0.0/save/new_scl HTTP/1.1" 500 -` 确认服务器端错误 - `http error response:: Request failed with status code 500` 客户端接收到的响应 - `Uncaught (in promise)` 表示客户端 JavaScript 处理响应时发生异常 3. **可能原因**: - **数据格式问题**:客户端发送的 JSON 结构与服务器预期不符 - **文件写入失败**:磁盘空间不足、权限问题或路径无效 - **依赖库问题**:pandas 或 openpyxl 库版本不兼容 - **资源冲突**:Excel 文件被其他进程锁定 - **内存不足**:处理大型数据集时出现内存溢出 ### 完整解决方案 #### 1. 增强服务器端错误日志 修改 Flask 应用以记录详细错误信息: ```python @app.route(f"/api/{VERSION}/save/new_scl", methods=["POST"]) def save_new_scl(): try: # 现有代码... except Exception as e: import traceback error_trace = traceback.format_exc() logger.error(f"完整错误追踪:\n{error_trace}") # 返回包含错误详情的响应 return jsonify({ "code": 500, "msg": "内部服务器错误", "error": str(e), "trace": error_trace.splitlines()[-1] # 仅返回最后一行 }), 500 ``` #### 2. 客户端错误处理增强 在 JavaScript 中捕获并解析错误详情: ```javascript // 在您的 exportClick 函数中添加错误处理 exportClick() { this.$api.post('/save/new_scl', { json_data: JSON.stringify(this.jsonData), scl_path: this.sclPath }) .then(response => { // 成功处理 }) .catch(error => { if (error.response) { // 解析服务器返回的错误详情 const serverError = error.response.data; console.error('服务器错误详情:', serverError); // 显示用户友好的错误信息 let userMessage = '保存文件失败'; if (serverError.msg) { userMessage += ': ' + serverError.msg; } if (serverError.trace) { console.error('错误追踪:', serverError.trace); userMessage += ` (${serverError.trace})`; } this.$message.error(userMessage); } else { this.$message.error('网络错误或服务器无响应'); } }); } ``` #### 3. 常见问题解决方案 根据可能原因提供针对性修复: ```python # 解决方案1: 验证JSON数据完整性 if not isinstance(json_data.get('data'), list) or not isinstance(json_data.get('columns'), list): return jsonify({ "code": 400, "msg": "JSON数据结构无效: 'data'应为列表,'columns'应为列表" }), 400 # 解决方案2: 检查磁盘空间 import shutil disk_usage = shutil.disk_usage(output_path.parent) if disk_usage.free < 1024 * 1024 * 10: # 确保有10MB空间 return jsonify({ "code": 507, "msg": "磁盘空间不足,需要至少10MB可用空间" }), 507 # 解决方案3: 内存优化处理大型数据集 chunk_size = 10000 # 每次处理10,000行 for i in range(0, len(data), chunk_size): chunk = data[i:i+chunk_size] df_chunk = pd.DataFrame(chunk, columns=columns) # 首次写入时创建文件,后续追加 if i == 0: df_chunk.to_excel(output_path, index=False) else: with pd.ExcelWriter(output_path, mode='a', engine='openpyxl', if_sheet_exists='overlay') as writer: df_chunk.to_excel(writer, index=False, header=False, startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row) ``` #### 4. 依赖库检查脚本 创建检查脚本 `check_dependencies.py`: ```python import pandas as pd import openpyxl from flask import jsonify def check_dependencies(): issues = [] # 检查pandas版本 try: pd_version = pd.__version__ if int(pd_version.split('.')[0]) < 1: issues.append(f"pandas版本过低({pd_version}),需要1.0+") except Exception as e: issues.append(f"pandas版本检查失败: {str(e)}") # 检查openpyxl写入能力 try: from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active ws['A1'] = 'Test' wb.save('test_write.xlsx') except Exception as e: issues.append(f"openpyxl写入测试失败: {str(e)}") # 返回检查结果 if issues: return jsonify({ "status": "error", "issues": issues }), 500 else: return jsonify({ "status": "ok", "pandas_version": pd.__version__, "openpyxl_version": openpyxl.__version__ }), 200 ``` ### 调试步骤建议 1. **服务器端调试**: - 添加详细的错误日志记录 - 在开发模式下运行 Flask (`FLASK_ENV=development`) - 使用 Postman 直接测试 API 端点 2. **客户端调试**: ```javascript // 在发送请求前添加日志 console.log('发送保存请求:', { json_data: JSON.stringify(this.jsonData), scl_path: this.sclPath }); ``` 3. **验证数据流**: ```python # 在服务器端点添加日志 logger.info(f"收到保存请求,数据长度: {len(json_data_str)}") logger.debug(f"JSON数据样例: {json_data_str[:200]}...") ``` 4. **依赖检查**: ``` pip freeze | grep -E "pandas|openpyxl" python -c "import pandas as pd; print(pd.__version__)" ```
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