小编iNi*_*kkz的帖子

我正在使用HTML5 fetch API.

var request = new Request('https://davidwalsh.name/demo/arsenal.json');

fetch(request).then(function(response) {
    // Convert to JSON
    return response.json();
}).then(function(j) {
    // Yay, `j` is a JavaScript object
    console.log(JSON.stringify(j));
}).catch(function(error) {
    console.log('Request failed', error)
});

我能够使用普通的json但无法获取上述api url的数据.它抛出错误:

Fetch API无法加载https://davidwalsh.name/demo/arsenal.json.请求的资源上不存在"Access-Control-Allow-Origin"标头.原产地" :HTTP //本地主机,因此"是不允许访问.如果不透明响应满足您的需求,请将请求的模式设置为"no-cors"以获取禁用CORS的资源.

我已经在python中创建了一个字典并将其转换为pickle.它的大小达到了300MB.现在,我想加载相同的泡菜.

output = open('myfile.pkl', 'rb')
mydict = pickle.load(output)

加载这个泡菜大约需要15秒.我怎样才能减少这个时间？

硬件规格:Ubuntu 14.04,4GB RAM

下面的代码显示了使用json,pickle,cPickle转储或加载文件所需的时间.

转储后,文件大小约为300MB.

import json, pickle, cPickle
import os, timeit
import json

mydict= {all values to be added}

def dump_json():    
    output = open('myfile1.json', 'wb')
    json.dump(mydict, output)
    output.close()    

def dump_pickle():    
    output = open('myfile2.pkl', 'wb')
    pickle.dump(mydict, output,protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
    output.close()

def dump_cpickle():    
    output = open('myfile3.pkl', 'wb')
    cPickle.dump(mydict, output,protocol=cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)
    output.close()

def load_json():
    output = open('myfile1.json', 'rb')
    mydict = json.load(output)
    output.close()

def load_pickle():
    output = open('myfile2.pkl', 'rb')
    mydict = pickle.load(output)
    output.close()

def …

我想在SPARQL查询中使用关系AND/OR运算符.

这里查询:

SELECT DISTINCT ?dbpedia_link str(?name) as ?label str(?label1) as ?label1 ?freebase_link WHERE {
            ?dbpedia_link rdfs:label ?label1 . 
            ?dbpedia_link foaf:name ?name .
            {
                { ?dbpedia_link rdf:type dbpedia-owl:Film .}
                UNION
                { ?dbpedia_link rdf:type dbpedia-owl:Person .}
            }
            ?dbpedia_link owl:sameAs ?freebase_link .
            FILTER regex(?freebase_link, "^http://rdf.freebase.com") .
            FILTER (lang(?label1) = 'en'). 
            ?name bif:contains "Akshay_Kumar" . 
            ?dbpedia_link dcterms:subject ?sub 
        }

在这个查询中,我使用了单个名称的Akshay_Kumar.现在我想要,我如何使用关系AND/OR运算符一次使用多个名称.简而言之,我们如何在sparql中使用关系运算符.

执行sparql查询URL:http://dbpedia.org/sparql

我想读一个稀疏矩阵.当我使用scikit学习构建ngrams时.它的transform()在稀疏矩阵中给出输出.我想在不执行todense()的情况下读取该矩阵.

码:

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
document = ['john guy','nice guy']
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2))
X = vectorizer.fit_transform(document)
transformer = vectorizer.transform(document)
print transformer

输出:

  (0, 0)    1
  (0, 1)    1
  (0, 2)    1
  (1, 0)    1
  (1, 3)    1
  (1, 4)    1

如何读取此输出以获取其值.我需要在(0,0),(0,1)等处的值并保存到列表中.

我想在 python 中将大量数据存储到字典中。巨大的数据可能在21 GB左右。我写了一个片段来做到这一点。将整数值存储在字典中。

代码：

import timeit
import sys
dicts = {}
print "\n***Building dict..."
start = timeit.default_timer()
for j in range(0,5):
    for i in range(0,1000000):
        dicts[''+str(j)+str(i)] = i
        print str(i) + '-' + str(j)
        print "Size : ", sys.getsizeof(dicts)/1024/1024, " MB"
print "Total time of build dict", timeit.default_timer() - start 

在运行时，当我使用 **getsizeof(dicts)**大约1.2GB达到大小时，它无法将值存储在字典中但不显示任何错误。Dictionary是否有一些容量来存储数据？

那么，问题是如何将大量数据存储到字典中？

注意：不需要将数据存储在文件或数据库中。因为我想非常快地检索 …

在用户登录他的帐户后，我在烧瓶（python 框架）中使用用户的电子邮件 ID创建了一个会话。好的，它的工作正常，并且在我交叉检查时创建了会话。它的网址是. 但是，当用户从浏览器单击注销按钮时，我发现会话不起作用..（我不知道，虽然我在登录时创建了会话）。"http://localhost:5000/login"

// Login ajax python
            $("#btn_login").click(function(){
                var txt1 = $("#txt1").val();
                var txt3 = $("#txt3").val();
                console.log("text: ", txt1, txt3);
                var a = {"username": txt1, "password": txt3, "type": "login"};
                $.ajax(
                    {
                        url: "http://localhost:5000/login",
                        type: "POST",
                        headers: {"Content-Type": "application/json"},
                        data: JSON.stringify(a),
                        dataType: "json",
                        success: function(response) { …