小编gon*_*opp的帖子

我正在尝试在ipython解释器中运行一个文件.该文档使声音听起来像ipython file.py在shell中或%run file.py解释器本身内部一样简单.但是,我想读取包含ipython"系统shell"命令的文件.这是一个例子:

files= !ls
print files

对于这种类型的命令,如上所述调用解释器会导致SyntaxError,就像它被执行一样/usr/bin/python.

是否可以从系统shell运行文件,就像它在ipython shell解释器中执行一样？

我正在尝试使用Savon将请求发送到Web服务.我正在使用的服务需要嵌套的命名空间,我还没有想出如何在请求中提供它们.

我试图手工制作请求(实际上是用nokogiri)并发送生成的xml:

client.call(:some_op, :message=>{:"op"=>"<elem/>"})

但是savon逃脱了弦并发送 <elem/>

如何在不转义的情况下发送原始xml？

我按照如何从源代码成功构建 Debian 软件包问题中的说明进行操作。

但是，我想在对源进行修改后重复重建包（“增量构建”），并且建议的命令会重建包，但不会重新编译修改后的源文件。

如何制作dpkg-buildpackage（或debian/rules）重建修改后的源文件？这是否可以一般实现，或者是否取决于包构建文件？

chromium-browser具体来说，我正在尝试为包执行此操作

我试图通过将其替换为可调用类的实例来修饰函数:

class FunctionFaker( object ):
    def __init__( self, f ):
        self.f= f
    def empty_function( self ):
        pass
    def __call__( self, *args, **kwargs ):
        self.f( *args, **kwargs)

def fakefunction( f ):
    '''a decorator that transforms a function into a FunctionFaker'''
    return FunctionFaker(f)

@fakefunction
def dosomething():
    pass

dosomething.empty_function()
dosomething()

这按预期工作.

但是,只要我尝试装饰一个类方法:

class Test( object ):
    @fakefunction
    def dosomething(self):
        pass

t=Test()
t.dosomething.empty_function()
t.dosomething()

我得到了TypeError: dosomething() takes exactly 1 argument (0 given).

现在,我想我可以回答原因:

为了支持方法调用,函数包括__get__()在属性访问期间绑定方法的方法.这意味着所有函数都是非数据描述符,它们返回绑定或未绑定方法,具体取决于它们是从对象还是类调用.

因此,不是函数的FunctionFaker没有所述描述符,因此不会破坏参数.

如何实现能够替换实例方法的可调用类？

让我们先说这个问题,你应该使用__new__而不是__init__用于子类化不可变对象.

话虽如此,让我们看看以下代码:

class MyTuple(tuple):
    def __init__(self, *args):
        super(MyTuple, self).__init__(*args)

mytuple = MyTuple([1,2,3])

这适用于python2,但在python3中,我得到:

Traceback (most recent call last):
  File "tmp.py", line 5, in <module>
    mytuple = MyTuple([1,2,3])
  File "tmp.py", line 3, in __init__
    super(MyTuple, self).__init__(*args)
TypeError: object.__init__() takes no parameters

为什么会这样？python3有什么变化？

是否有可能通过模式匹配来检测不属于案例类的类的子类型？

我需要使用现有的Java类,所以我不能声明我自己的case类.

我是Python的新手,在过滤信号时我完全陷入困境.这是代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

fs=105e6
fin=70.1e6

N=np.arange(0,21e3,1)

# Create a input sin signal of 70.1 MHz sampled at 105 MHz
x_in=np.sin(2*np.pi*(fin/fs)*N)

# Define the "b" and "a" polynomials to create a CIC filter (R=8,M=2,N=6)
b=np.zeros(97)
b[[0,16,32,48,64,80,96]]=[1,-6,15,-20,15,-6,1]
a=np.zeros(7)
a[[0,1,2,3,4,5,6]]=[1,-6,15,-20,15,-6,1]

w,h=signal.freqz(b,a)
plt.plot(w/max(w),20*np.log10(abs(h)/np.nanmax(h)))
plt.title('CIC Filter Response')

output_nco_cic=signal.lfilter(b,a,x_in)

plt.figure()        
plt.plot(x_in)
plt.title('Input Signal')
plt.figure()        
plt.plot(output_nco_cic)
plt.title('Filtered Signal')

和情节:

如您所见,虽然过滤器传递函数是正确的,但输出不是.我无法理解为什么我的代码不起作用.我在Matlab中编码相同,输出看起来还不错.

多克斯寻求帮助!

在不将元素存储在内存中的情况下（通过迭代）计算可迭代对象中元素数量的最佳方法是什么？

现在，我只是在做sum(1 for x in iterable)。我本来希望能在里面找到什么itertools，但似乎什么也没有。

filter用否定来写一个最惯用的方法是什么？

例:

is_even= lambda x : x % 2 == 0
odd_numbers= filter( lambda x: not is_even(x), range(10) )

当然,你可以使用列表推导 - 但是你filter无论如何都不需要使用

如果有人想知道,我在尝试根据条件分割列表时偶然发现了这一点

python的hash函数可移植吗？

我所说的“可移植”是指，它会在Python版本、平台和实现中返回相同的结果（对于相同的数据）吗？

如果没有，是否有任何替代方案可以提供此类功能（同时仍然能够对常见数据结构进行哈希处理）？

该文档并不是特别有帮助。 这个问题指的是一个似乎推出自己版本的库，但我不确定不可移植性是其原因。