是否有可能在python中有静态类变量或方法？这样做需要什么语法？
如果需要,可以将存储库从GitLab传输到GitHub.如果是这样,我怎么能这样做呢？
此外,在这样做之前是否存在任何陷阱或我需要记住的预防措施,因为我可能决定最终将它们移动到GitHub(因为它有更多的功能,我可能会觉得我的项目很方便).
题
任何人都可以解释为什么选择木偶或厨师流浪汉供应者而不是壳供应商会更好吗？
背景
我正在开始使用Vagrant.我遇到问题的一个原因是决定使用哪个配置器.到目前为止,我已经使用shell配置程序取得了一些成功,但是它比我预期的更可靠地运行它.
目前,我不熟悉红宝石,木偶或厨师,但如果必须,我很乐意学习其中的任何一个或全部.我与木偶和厨师一起玩的早期经验是,如果其他人的配方完全符合您的要求,那么它的效果非常好,但做一些非标准的工作意味着在红宝石中编写解决方案.
我知道有关比较傀儡和厨师的文章,我不太担心他们使用哪一个,而不是知道何时以及为什么我应该使用它们.
在大多数情况下,我理解浮点比较测试应该使用一系列值(abs(xy)<epsilon)来实现,但自减法是否意味着结果为零？
// can the assertion be triggered?
float x = //?;
assert( x-x == 0 )
我的猜测是nan/inf可能是特殊情况,但我对简单值发生的事情更感兴趣.
编辑:
如果有人可以引用参考(IEEE浮点标准),我很乐意选择答案吗？
有没有办法使用libclang检测匿名枚举而不依赖于拼写名称中的文本？
对libclang的python绑定包括使用clang.cindex.Cursor.is_anonymous来检测C/C++结构或联合是否是匿名的功能,最终调用clang_Cursor_isAnonymous.
以下示例演示了此问题.
import sys
from clang.cindex import *
def nodeinfo(n):
return (n.kind, n.is_anonymous(), n.spelling, n.type.spelling)
idx = Index.create()
# translation unit parsed correctly
tu = idx.parse(sys.argv[1], ['-std=c++11'])
assert(len(tu.diagnostics) == 0)
for n in tu.cursor.walk_preorder():
if n.kind == CursorKind.STRUCT_DECL and n.is_anonymous():
print nodeinfo(n)
if n.kind == CursorKind.UNION_DECL and n.is_anonymous():
print nodeinfo(n)
if n.kind == CursorKind.ENUM_DECL:
if n.is_anonymous():
print nodeinfo(n)
else:
print 'INCORRECT', nodeinfo(n)
哪个在sample.cpp上运行
enum
{
VAL = 1
};
struct s …使用Python 2.7.2.当我尝试导入pygame时,我收到以下错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pygame/__init__.py", line 95, in <module>
from pygame.base import *
ImportError: dlopen(/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pygame/base.so, 2): no suitable image found. Did find:
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pygame/base.so: no matching architecture in universal wrapper
我不确定这意味着什么.我应该自己编译pygame吗？
我一直在使用networkx已经有一段时间了,直到最近我开始研究社区检测时,它一直很好地服务于我的目的.相比之下,igraph Python包似乎有更广泛的社区检测方法实现(甚至与添加了Thomas Aynaud社区包的networkx相比).我只是想知道是否有任何现有的,经过测试的API可以轻松地将networkx图转换为igraph结构,所以我可以利用这个领域提供的功率igraph？
非常感谢您的回答.
是否有一种高性能方法可以将 numpy 数组转换为 FORTRAN 有序 ctypes 数组，理想情况下不需要副本，并且不会触发与步幅相关的问题？
\nimport numpy as np\n\n# Sample data\nn = 10000\nA = np.zeros((n,n), dtype=np.int8)\nA[0,1] = 1\n\ndef slow_conversion(A):\n return np.ctypeslib.as_ctypes(np.ascontiguousarray(A.T))\n\nassert slow_conversion(A)[1][0] == 1\n仅调用as_ctypes的性能分析：
\n%%timeit\nnp.ctypeslib.as_ctypes(A)\n3.35 \xc2\xb5s \xc2\xb1 每个循环 10.5 ns（意味着 \xc2\xb1 标准偏差 7 次运行，每次 100000 次循环）
\n所提供的（慢速）转换的性能分析
\n%%timeit\nslow_conversion(A)\n206 ms \xc2\xb1 每个循环 10.4 ms（平均 \xc2\xb1 标准偏差 7 次运行，每次 1 次循环）
\n理想的结果是获得与调用类似的性能as_ctypes。
我需要一个Python模块/包,它提供了一个网格,我可以在其上做计算科学吗？我不是在做图形,所以我认为搅拌机包不是我想要的.
有谁知道一个好的包裹？