我在作为用户执行脚本期间安装了一些软件包.这些包是第一个用户包,所以python没有添加~/.local/lib/python2.7/site-packages到sys.path之前的脚本运行.我想导入这些已安装的软件包.但我不能,因为他们不在sys.path.
我怎么刷新sys.path？
我正在使用python 2.7.
我想分析类方法的时间和内存使用情况.我没有找到这一个彻头彻尾的现成的解决方案(有没有这样的模块？),我决定使用timeit时间分析和memory_usage从memory_profiler模块.
我遇到了分析方法的问题memory_profiler.我尝试了不同的变体,但没有一个变得有效.
当我尝试使用partial from时functools,我收到此错误:
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/memory_profiler.py", line 126, in memory_usage
aspec = inspect.getargspec(f)
File "/usr/lib64/python2.7/inspect.py", line 815, in getargspec
raise TypeError('{!r} is not a Python function'.format(func))
TypeError: <functools.partial object at 0x252da48> is not a Python function
顺便说一下,完全相同的方法与timeit函数一起工作.
当我尝试使用时lambda,我收到此错误:
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/memory_profiler.py", line 141, in memory_usage
ret = parent_conn.recv()
IOError: [Errno 4] Interrupted system call
如何使用memory_profiler处理类方法？
PS:我有内存分析器(0.26)(用pip安装).
UPD:实际上是bug.你可以在这里查看状态:https://github.com/fabianp/memory_profiler/issues/47
如何在鱼壳中打印执行的命令？
我已经尝试过在shell脚本中提供解决方案：在执行命令时回显shell命令，但是它们与fish shell不兼容。
我已经向有序集库贡献了存根文件。为了包含存根文件，我遵循了MyPy和PEP-561 的建议。但是当我这样做时，我得到了没有文件的分发：python setup.py sdistordered_set.pyi
$ tar -tvf dist/ordered-set-*.tar.gz --wildcards '*pyi'
tar: *pyi: Not found in archive
tar: Exiting with failure status due to previous errors
我做错了什么？
另外，distutils库中与存根文件包含相关的代码在哪里？我已经搜索它以尝试调试我的问题，但没有找到任何东西。
我正在编写一个访问REST API的库。它返回带有用户对象的json。我将其转换为dict，然后将其转换为dataclass对象。问题在于，并非所有字段都是固定的。我想动态添加其他字段（在我的数据类中未指定）。我可以简单地为我的对象分配值，但是它们不会出现在对象表示中，并且dataclasses.asdict函数也不会将它们添加到结果字典中：
from dataclasses import asdict, dataclass
@dataclass
class X:
i: int
x = X(i=42)
x.s = 'text'
x
# X(i=42)
x.s
# 'text'
asdict(x)
# {'i': 42}
我正在使用PyMemoize库来缓存协程。我装饰了协程，但是当 Python 调用它时，我得到：
TypeError: can't pickle coroutine objects
发生这种情况是因为PyMemoize内部尝试腌制协程并将其存储在 Redis 中。为此，它使用shelve.Shelf，而后者又使用pickle. 问题是，由于未知的原因，pickle不支持 pickling 协程。
我尝试用它来腌制协程dill并且它有效。我如何知道shelve用作dill序列化后端？
我尝试过猴子补丁shelve，但没有成功（我不知道为什么）：
TypeError: can't pickle coroutine objects
我需要做一些NER。我发现DeepPavlov库可以做到这一点。
这是文档中的示例：
from deeppavlov import configs, build_model
ner_model = build_model(configs.ner.ner_ontonotes, download=True)
ner_model(['Bob Ross lived in Florida'])
>>> [[['Bob', 'Ross', 'lived', 'in', 'Florida']], [['B-PERSON', 'I-PERSON', 'O', 'O', 'B-GPE']]]
我不明白所有这些标签的含义。据我从文档中了解到，它们采用 CoNLL 2003 NER 任务格式。
有人可以给我指出可能的标签列表以及 CoNLL 2003 NER 任务的描述吗？