我正在编写一个multiprocessing在具有大量CPU的服务器上运行的例程.但是,服务器有多个用户,其用途可能会有所不同.所以我想根据当前负载调整使用的处理器数量.
multiprocessing.cpu_count()multiprocessing.Pool(processes=no_cpus)如果服务器上的负载在一段时间后发生了变化,是否可以在活动期间进行更改？由于此问题在我的工作流程中重复出现,因此很难找到解决方案:
将图片粘贴到MS Word文档时,有时它会消失在文本后面,至少在打印版面中工作时.有时文本也会消失,只有部分图像可见.
这似乎是一个相当受欢迎的问题,但这里的所有答案都没有帮助我解决问题...我的OS X机器上有一个Postgresql 9.5表:
CREATE TABLE test (col1 TEXT, col2 INT)
以下函数使用psycopg2 copy_from()命令:
def test_copy(conn, curs, data):
cpy = BytesIO()
for row in data:
cpy.write('\t'.join([str(x) for x in row]) + '\n')
print cpy
cpy.seek(0)
curs.copy_from(cpy, 'test')
test_copy(connection, [('a', None), ('b', None)])
并将导致此错误:
ERROR: invalid input syntax for integer: "None"
CONTEXT: COPY test, line 1, column col2: "None"
STATEMENT: COPY test FROM stdin WITH DELIMITER AS ' ' NULL AS '\N'
我也试过curs.copy_from(cpy, 'test', null=''),curs.copy_from(cpy, 'test', null='NULL').任何建议都非常感谢.
我想找到浮点数列表的总和并检查它是否是整数：
l = [0.85, 0.85, 0.15, 0.15]
l显然，和是 2.0。但 Python 不同意，由于浮点数限制：
> sum(l)
1.9999999999999998
因此，我选择的方法sum(l).is_integer()，将返回False。
评估列表是否为整数的更好方法是什么？
在现有的 PostgreSQL 表中，我想要UPDATE几个现有列的值来自字典查找（请参阅下面的字典）。有点像这篇不错的博客文章中描述的那样。但是，我不知道如何使用 Python 字典来做到这一点。可怕的伪代码来了：
d = {10:'chair', 11:'table', 12:'lamp',
20:'english ivy', 21:'peace lily', 22:'spider plant'}
curs.execute("""
UPDATE my_table t
SET furniture = %(t.furniture)s,
SET plant = %(t.plant)s""",
d)
在最初的表看起来有点像这样：
gid | furniture | plant
-----------------------
0 | 10 | 21
1 | 11 | 20
...
之后的操作就应该是这样的：
gid | furniture | plant
-----------------------------
0 | chair | peace lily
1 | table | english ivy
...
这是可能的还是我必须遍历表格？
我正在寻找一种方法将函数应用于类的所有实例.一个例子:
class my_class:
def __init__(self, number):
self.my_value = number
self.double = number * 2
@staticmethod
def crunch_all():
# pseudocode starts here
for instances in my_class:
instance.new_value = instance.my_value + 1
因此该命令my_class.crunch_all()应该new_value为所有现有实例添加新属性.我猜我将不得不使用@staticmethod它来使它成为一个"全局"功能.
我知道我可以通过添加类似my_class.instances.append(number)的内容__init__然后循环来跟踪正在定义的实例my_class.instances,但到目前为止我也没有运气.另外,我想知道是否存在更通用的东西.这甚至可能吗？
Pandas具有非常方便的功能，可以使用pd.corr（）对列进行成对关联。这意味着可以比较任何长度的列之间的相关性。例如：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 10)))
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 9 17 55 32 7 97 61 47 48 46
1 8 83 87 56 17 96 81 8 87 0
2 60 29 8 68 56 63 81 5 24 52
3 42 76 6 75 7 59 19 17 3 63
...
现在可以使用以下命令测试所有10列之间的相关性df.corr(method='pearson')：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 1.000000 0.082789 -0.094096 -0.086091 …我有一个像这样的数据帧：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 6),
columns=pd.MultiIndex.from_arrays((['A','A','A','B','B','B'],
['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'])))
df
A B
a b c a b c
0 -0.089902 -2.235642 0.282761 0.725579 1.266029 -0.354892
1 -1.753303 1.092057 0.484323 1.789094 -0.316307 0.416002
2 -0.409028 -0.920366 -0.396802 -0.569926 -0.538649 -0.844967
3 1.789569 -0.935632 0.004476 -1.873532 -1.136138 -0.867943
4 0.244112 0.298361 -1.607257 -0.181820 0.577446 0.556841
5 0.903908 -1.379358 0.361620 1.290646 -0.523404 -0.518992
我只想选择列中值大于 0 的行c。我想我将不得不使用pd.IndexSlice仅选择二级索引c。
idx = pd.IndexSlice
df.loc[:,idx[:,['c']]] > 0
A B …我的表包含一个gid可以为空的整数列 ( )：
gid | value
-------------
0 | a
| b
1 | c
2 | d
| e
现在我想将该gid列更改SERIAL为主键列。这意味着用新整数填充空槽。现有的整数必须保持原位。所以结果应该是这样的：
gid | value
-------------
0 | a
3 | b
1 | c
2 | d
4 | e
我只是想不出正确的 SQL 命令来进行转换。代码示例将不胜感激...
python ×6
postgresql ×3
pandas ×2
psycopg2 ×2
class ×1
correlation ×1
dataframe ×1
dictionary ×1
list ×1
math ×1
ms-word ×1
multi-index ×1
primary-key ×1
sum ×1