小编SmC*_*lar的帖子

将列表转换为python中的元组的时间复杂度,反之亦然

将python列表转换为元组的时间复杂度是多少(反之亦然):

tuple([1,2,3,4,5,6,42])
list((10,9,8,7,6,5,4,3,1))
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O(N)或O(1),即列表是否被复制或是某处内部从可写入切换到只读?

非常感谢!

python casting tuples list

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NumPy可以注意一个阵列(非严格地)沿着一个轴增加吗?

numpy中是否有一个函数来保证或者更确切地修复一个数组,使其沿着一个特定的轴(非严格地)增加?例如,我有以下2D数组:

X = array([[1, 2, 1, 4, 5],
           [0, 3, 1, 5, 4]])
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输出np.foobar(X)应该返回

array([[1, 2, 2, 4, 5],
       [0, 3, 3, 5, 5]])
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是否foobar存在或者我是否需要通过使用类似的东西np.diff和一些智能索引来手动执行此操作?

python arrays numpy

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如何使用SQLAlchemy创建带有JSON列的SQLite表?

根据此答案, SQLite从3.9版开始支持JSON数据。我将3.24版与SQLALchemy(1.2.8)和Python 3.6结合使用,但是无法创建任何包含JSON列的表。

我想念什么或做错什么?下面给出一个最小的(不可行的)示例:

import sqlalchemy as sa
import os
import tempfile

metadata = sa.MetaData()

foo = sa.Table(
    'foo',
    metadata,
    sa.Column('bar', sa.JSON)
)

tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
dbname = os.path.join(tmp_dir, 'foo.db')

engine = sa.create_engine('sqlite:////' + dbname)

metadata.bind = engine

metadata.create_all()
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失败,出现以下错误:

sqlalchemy.exc.CompileError: (in table 'foo', column 'bar'): Compiler <sqlalchemy.dialects.sqlite.base.SQLiteTypeCompiler object at 0x7f1eae1dab70> can't render element of type <class 'sqlalchemy.sql.sqltypes.JSON'>

谢谢!

python sqlite json sqlalchemy

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使用Sphinx创建PDF时如何避免"过于嵌套"的错误?

我有一个相当复杂的项目,有相当大的文档.通过Sphinx 将普通用户指南转换为PDF make latexpdf可以很好地工作.但是,如果我还想将库引用包含在所有函数,类和模块文档中,则该命令将失败:

! LaTeX Error: Too deeply nested.
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手动减少嵌套不是一种选择.Sphinx内部嵌套参数描述,功能描述,模块描述等等.因此,在每种情况下弄清楚如何减少嵌套几乎是不可能的.

python documentation latex pdf-generation python-sphinx

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如何修复Python 3中字典处理的顺序?

有没有办法可靠地修复Python 3中字典处理的顺序,即以可预测的顺序建立对键和值的迭代?

出于调试目的和重现故障,据说是基于python 3.3和3.4中的字典访问,我需要以某种方式使字典上的迭代可预测.我的意思是我想修复在Python程序开始时执行任何迭代的方式.这样启动程序多次,来电dict.items(),dict.keys(),dict.values()始终把生产要素的顺序相同.更重要的是,通过设置哈希函数的某种种子值来改变这个顺序会很好.我怎样才能做到这一点?

这是唯一的调试,我不想和不能使用类似sorted(dict.keys())OrderedDict.谢谢!

python hash dictionary python-3.3 python-3.4

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如何快速检查和统计Python中的英语语法错误?

我正在寻找一种快速计算Python语法错误的方法.例如,我需要这些内容:

matches = grammar_checker.check('You is awesome!')
assert len(matches) == 1
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速度远比准确性更重要.我可以忍受一些误报或否定作为快速检查的权衡.我在这里谈论的是大约几分钟内100k文件(大约5-10k字符)的问题大小.

我遇到 了Java中的LanguageTool及其Python包装器language_check.然而,遗憾的是,这些对我来说太慢了.还有其他建议或想法吗?谢谢!

python performance nlp python-3.x

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