wordpress429 wordpress429错误

WordPress官网打不开？

有站长反应WordPress官网打不开了，nginx 429错误，提示“Too Many Requests”，新手站长网分享WordPress官网打不开的原因及解决方法：

10年积累的成都网站建设、网站制作经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站制作后付款的网站建设流程，更有彭州免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

WordPress官网打不开

最近WordPress官网打不开了，提示：

429 Too Many Requests

nginx

如果你也遇到这种情况，不要担心，这不是你一个人的问题，很多站长都收此困扰。新手站长网看到V2EX和hostloc网站都有人反应，有用户通过代理访问wordpress.org提交问题，看样子，也是没有得到解决方法。

如果你想要下载WordPress，那么你可以通过如下方法解决，

1、目前的nginx 429错误仅仅是使用浏览器访问时出现的，如果想要下载最新版的WordPress，可以通过下载软件（如：迅雷）下载的。

以迅雷为例，复制WordPress下载地址，新建任务，粘贴下载地址，即可。

2、从百度网盘下载，我已经下载的WordPress5.3最新版本了，需要的可以从百度网盘下载，每次有新版本我都会更新。下载地址：链接: 链接: 

提取码: wgzq

或者是在后台无法更新 WordPress也可以使用下面这段代码来更新：

?php/*

Plugin Name: WPJAM 中文下载镜像

Plugin URI: 

Description: WPJAM 中文下载镜像

Version: 1.0

Author: Denis

Author URI: 

*/add_filter('site_transient_update_core', function($value){

foreach ($value-updates as $update) {

if($update-locale == 'zh_CN'){

$update-download = ''; $update-packages-full = ''; }

}

return $value;});将它保存为一个文件，比如 wp-download.php，上传到 wp-content/plugins 目录，

激活，然后更新，更新成功之后停用即可，下次需要更新的时候，再次激活即可。

虽然，浏览器访问不了WordPress官网，但是使用下载软件是可以下载WordPress的。

python代码转化为sas代码

，Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。

拥抱开源，越来越多的爱好者造出优秀的Python轮子，比如当下比较流行的万金油模型Xgboost、LightGBM，在各种竞赛的top级方案中均有被使用。而SAS的脚步就比较慢了，对于一些比较新的东西都无法直接提供，所以对于那些使用SAS的朋友，就很难受了。

一直以来很多粉丝问过东哥这个问题：有没有一种可以将Python模型转成SAS的工具？

因为我本身是两个技能都具备的，实际工作中一般都是配合使用，也很少想过进行转换。但是，最近东哥逛技术论坛刚好发现了一个骚操作，借助Python的三方库m2cgen和Python脚本即可完成Python模型到SAS的转换。

m2cgen是什么？

m2cgen是一个Python的第三方库，主要功能就是将Python训练过的模型转换为其它语言，比如 R 和 VBA。遗憾的是，目前m2cgen尚不支持SAS，但这并不影响我们最终转换为SAS。

我们仍然使用m2cgen，需要借助它间接转换成SAS。具体的方案就是先将Python模型转换为VBA代码，然后再将VBA代码更改为 SAS脚本，曲线救国。

如何使用m2cgen？

我直接用一个例子说明下如何操作。

数据我们使用sklearn自带的iris dataset，链接如下：

The Iris Dataset — scikit-learn 1.1.1 documentation

下面，演示一下如何将Python的XGBoost模型转成SAS代码。

首先导入所需的库包和数据。

# 导入库

import pandas as pd

import numpy as np

import os

import re

from sklearn import datasets

from xgboost import XGBClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

import m2cgen as m2c

# 导入数据

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data

Y = iris.target

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然后，我们划分数据集，直接扔进XGBoost里面，建立base模型。

# 划分数据为训练集和测试集

seed = 2020

test_size = 0.3

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed)

# 训练数据

model = XGBClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

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然后，再将XGBoost模型转换为VBA。使用m2cgen的export_to_visual_basic方法就可以直接转成VBA了。转换成其他语言脚本也是同理，非常简单。

code = m2c.export_to_visual_basic(model, function_name = 'pred')

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核心的骚操作来了！

m2cgen不支持SAS，但我们可以把VBA代码稍加改动，就能变成符合SAS标准的代码了。而这个改动也无需手动一个个改，写一段Python脚本即可实现VBA脚本转换为SAS脚本。

改动的地方不多，主要包括：删除在SAS环境中不能使用的代码，像上面结果中的Module xxx，Function yyy ，Dim var Z As Double，还有在语句结尾加上;，这些为的就是遵循SAS的语法规则。

下面就是转换的Python脚本，可以自动执行上面所说的转换操作。

# 1、移除SAS中不能使用的代码

code = re.sub('Dim var.* As Double', '', code)

code = re.sub('End If', '', code)

# 下面操作将修改成符合SAS的代码

# 2、修改起始

code = re.sub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',

'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)

# 3、修改结尾

code = re.sub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)

# 4、在结尾加上分号';'

all_match_list = re.findall('[0-9]+\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = code.replace(original_str, new_str)

all_match_list = re.findall(')\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = code.replace(original_str, new_str)

# 用var来替代inputVector

dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',

'inputVector(1)':'sepal_width',

'inputVector(2)':'petal_length',

'inputVector(3)':'petal_width'}

for key in dictionary.keys():

code = code.replace(key, dictionary[key])

# 修改预测标签

code = re.sub('Math.Exp', 'Exp', code)

code = re.sub('pred = .*\n', '', code)

temp_var_list = re.findall(r"var[0-9]+(\d)", code)

for var_idx in range(len(temp_var_list)):

code = re.sub(re.sub('\(', '\(', re.sub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iris.target_names[var_idx]+'_prob', code)

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对以上脚本分步解释说明一下。

1、开头、结尾、输出名称

前三个部分非常简单。使用正则表达式删除多余的行，然后将脚本的开头更改为DATA pred_result; \ nSETdataset_name;。

使用过SAS的同学就很熟悉了，pred_result是运行SAS脚本后的输出表名称，dataset_name是我们需要预测的输入表名称。

最后再将脚本的结尾更改为RUN;。

# 移除SAS中不能使用的代码

code = re.sub('Dim var.* As Double', '', code)

code = re.sub('End If', '', code)

# 下面操作将修改成符合SAS的代码

# 修改起始

code = re.sub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',

'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)

# 修改结尾

code = re.sub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)

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2、语句末尾添加分号

为遵循SAS中的语法规则，还需将每个语句的结尾加上;。仍用正则表达式，然后for循环在每一行最后添加字符;即可。

# 在结尾加上分号';'

all_match_list = re.findall('[0-9]+\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = code.replace(original_str, new_str)

all_match_list = re.findall(')\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = code.replace(original_str, new_str)

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3、映射变量名称

使用字典将InputVector与变量名称映射到输入数据集中，一次性更改所有InputVector。

# 用var来替代inputVector

dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',

'inputVector(1)':'sepal_width',

'inputVector(2)':'petal_length',

'inputVector(3)':'petal_width'}

for key in dictionary.keys():

code = code.replace(key, dictionary[key])

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4、映射变量名称

最后一步就是更改预测标签。

# 修改预测标签

code = re.sub('Math.Exp', 'Exp', code)

code = re.sub('pred = .*\n', '', code)

temp_var_list = re.findall(r"var[0-9]+(\d)", code)

for var_idx in range(len(temp_var_list)):

code = re.sub(re.sub('\(', '\(', re.sub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iris.target_names[var_idx]+'_prob', code)

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然后保存sas模型文件。

＃保存输出

vb = open('vb1.sas', 'w')

vb.write(code)

vb.close()

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最后，为了验证sas脚本是否正确，我们将sas模型的预测结果和Python的结果进行一下对比。

# python 预测

python_pred = pd.DataFrame(model.predict_proba(X_test))

python_pred.columns = ['setosa_prob','versicolor_prob','virginica_prob']

python_pred

# sas 预测

sas_pred = pd.read_csv('pred_result.csv')

sas_pred = sas_pred.iloc[:,-3:]

sas_pred

(abs(python_pred - sas_pred) 0.00001).sum()

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可以看到，两个预测的结果基本上一样，基本没问题，我们就可以在sas中跑xgboost模型了。

总结

上面只是个最简单的示例，没有对特征处理。对于复杂的建模过程，比如很多特征工程，那就要对Python脚本进一步调整了。

以上就是本次分享的所有内容，如果你觉得文章还不错，欢迎关注公众号：Python编程学习圈，每日干货分享，发送“J”还可领取大量学习资料，内容覆盖Python电子书、教程、数据库编程、Django，爬虫，云计算等等。或是前往编程学习网，了解更多编程技术知识。

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wordpress主题商城报错

又因为被攻击的原因。

因为wordpress官方的服务器都在国外，所以中国大陆的用户在访问由wordpress官方提供的服务（插件、主题商城、wp程序版本更新等）时总是很缓慢。近期又因为被攻击的原因，wordpress的cnd提供商屏蔽了中国大陆的流量，导致大陆用户访问插件主题商城等服务时报429错误。

为解决上述问题在大陆境内架设了基于反向代理的缓存加速节点，用以加快wordpress官方服务在中国大陆的访问速度，并规避429报错问题。