小编Lon*_*Rob的帖子

我是python和线程的新手.我编写了python代码,它充当网络爬虫,并在网站上搜索特定的关键字.我的问题是,如何使用线程同时运行我的类的三个不同实例.当其中一个实例找到关键字时,所有三个实例都必须关闭并停止对Web进行爬网.这是一些代码.

class Crawler:
      def __init__(self):
            # the actual code for finding the keyword 

 def main():  
        Crawl = Crawler()

 if __name__ == "__main__":
        main()

我如何使用线程让Crawler同时进行三次不同的抓取？

尽管至少有两个 关于如何在Python 库中索引DataFrame的好教程pandas,但我仍然无法找到一个优雅的方法来SELECT处理多个列.

>>> d = pd.DataFrame({'x':[1, 2, 3, 4, 5], 'y':[4, 5, 6, 7, 8]})
>>> d
   x  y
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8
>>> d[d['x']>2] # This works fine
   x  y
2  3  6
3  4  7
4  5  8
>>> d[d['x']>2 & d['y']>7] # I had expected this to work, but it doesn't
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", …

想象一下您想要继承的基类：

class Shape:
    def __init__(self, x: float, y: float):
        self.x = x
        self.y = y

在子类的方法中处理父类的 kwargs 似乎有两种常见的模式__init__。

您可以完全重述父级的界面：

class Circle(Shape):
    def __init__(self, x: float, y: float, radius: float):
        super().__init__(x=x, y=y)
        self.radius = radius

或者，您可以仅指定特定于子级的接口部分，并将剩余的 kwargs 交给父级__init__：

class Circle(Shape):
    def __init__(self, radius: float, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.radius = radius

这两者似乎都有很大的缺点，所以我很想听听什么是标准或最佳实践。

“重述接口”方法在玩具示例中很有吸引力，就像您在Python 继承的讨论中常见的那样，但是如果我们使用非常复杂的接口（例如pandas.DataFrameor ）对某些东西进行子类化怎么办logging.Logger？

另外，如果父接口发生变化，我必须记住更改所有子类的接口以匹配、类型提示等。不是很干。

在这些情况下，您几乎肯定会选择该**kwargs选项。

但该**kwargs选项使用户不确定实际需要哪些参数。

在上面的玩具示例中，用户可能天真地写道：

circle = Circle()  # Argument missing for parameter "radius"

他们的 …

我尝试了以下但是我遇到了语法错误

ALTER TABLE Grades ( 
DROP COLUMN (Student_FamilyName, Student_Name),
ADD Student_id INT );

是否有可能在同一声明中执行a DROP和a ？ADDALTER TABLE

我有一个看起来像这样的numpy数组:

[[41.743617 -87.626839]
 [41.936943 -87.669838]
 [41.962665 -87.65571899999999]]

我想将数组中的数字四舍五入到两位小数,或三位.我尝试使用numpy.around和numpy.round,但它们都给我以下错误:

  File "/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_3084618_20130514-py2.7-macosx-10.8-intel.egg/numpy/core/fromnumeric.py", line 2452, in round_
    return round(decimals, out)
AttributeError: rint

我用过numpy.around(x, decimals = 2) 和numpy.round(x,decimals=2)

难道我做错了什么？有没有其他方法可以有效地为大型阵列做到这一点？

pandas 支持多级列名:

>>>  x = pd.DataFrame({'instance':['first','first','first'],'foo':['a','b','c'],'bar':rand(3)})
>>> x = x.set_index(['instance','foo']).transpose()
>>> x.columns
MultiIndex
[(u'first', u'a'), (u'first', u'b'), (u'first', u'c')]
>>> x
instance     first                    
foo              a         b         c
bar       0.102885  0.937838  0.907467

此功能非常有用,因为它允许同一数据帧的多个版本"水平"附加,第一级列名称(在我的示例中instance)区分实例.

想象一下,我已经拥有了这样的数据帧:

                 a         b         c
bar       0.102885  0.937838  0.907467

有没有一种很好的方法可以为列名添加另一个级别,类似于行索引:

x['instance'] = 'first'
x.set_level('instance',append=True)

我无法弄清楚如何最好地将对父节点(例如SVG g元素)发生的数据的更改传递给它的子节点(例如SVG circle元素).

我读过这个和这个,但仍然无法搞清楚.

这是一个最低限度的工作示例.该示例假设您有一个被调用的对象svg,该对象引用包含SVG元素的d3选择.

data = [{"id":"A","name":"jim"},{"id":"B","name":"dave"},{"id":"C","name":"pete"}];

g = svg.selectAll("g").data(data, function(d) { return d.id; }).enter().append("g");

g.append("circle")
      .attr("r", 3)
      .attr("cx", 100)
      .attr("cy", function(d,i) {return 100 + (i * 30);})

// The data gets passed down to the circles (I think):
console.log("circle data:");
d3.selectAll("g circle").each(function(d) { console.log(d.name); });     

// Now change the data, and update the groups' data accordingly
data = [{"id":"A","name":"carol"},{"id":"B","name":"diane"},{"id":"C","name":"susan"}];
svg.selectAll("g").data(data, function(d) { return d.id;});

// These are the results of …

我已经阅读了有关切片器一百万次的文档,但是我从来没有理解它,所以我仍然试图弄清楚如何使用loc切片DataFramea MultiIndex.

我DataFrame将从这个SO答案开始:

                           value
first second third fourth       
A0    B0     C1    D0          2
                   D1          3
             C2    D0          6
                   D1          7
      B1     C1    D0         10
                   D1         11
             C2    D0         14
                   D1         15
A1    B0     C1    D0         18
                   D1         19
             C2    D0         22
                   D1         23
      B1     C1    D0         26
                   D1         27
             C2    D0         30
                   D1         31
A2    B0     C1    D0         34
                   D1         35
             C2    D0         38
                   D1         39
      B1 …

我正在使用一个异步库 ( asyncpg )，我想调试一些异步调用来查询数据库。

我放置了一个 pdb 断点并想尝试一些查询：

(pdb) await asyncpg.fetch("select * from foo;")
*** SyntaxError: 'await' outside function

能够这样做会很棒，因为它允许我尝试一些 SQL 查询并查看结果，所有这些都来自我的调试器。

是否可以？

尽管阅读了本教程,这个问题和numpy docstring标准,但我无法让sphinx autodoc与numpy docstrings很好地配合.

在我的conf.py身上:

extensions = ['sphinx.ext.autodoc', 'numpydoc']

在我的doc文件中,我有:

 .. automodule:: python_file

 .. autoclass:: PythonClass
   :members:

哪里python_file.py有:

class PythonClass(object):
    def do_stuff(x):
        """
        This does good stuff.

        Here are the details about the good stuff it does.

        Parameters
        ----------
        x : int
            An integer which has amazing things done to it

        Returns
        -------
        y : int
            Some other thing
        """
        return x + 1

当我跑步时,make html我得到了ERROR: Unknown …