小编use*_*107的帖子

如何在ipython笔记本中添加目录?

http://ipython.org/ipython-doc/stable/interactive/notebook.html上的文档说

您可以使用不同级别的标题为整个计算文档提供概念结构; 有6个级别,从1级(顶级)到6级(段落).这些可以在以后用于构建目录等.

但是,我无法在任何地方找到有关如何使用我的分层标题来创建此类目录的说明.有没有办法做到这一点?

注意:我也对使用ipython笔记本标题的其他导航感兴趣,如果有的话.例如,从标题跳回到标题以快速找到每个部分的开头,或者隐藏(折叠)整个部分的内容.这是我的愿望清单 - 但任何类型的导航都会引起人们的兴趣.谢谢!

ipython-notebook

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如何在 Python 中使用 gunicorn 中的日志记录模块

我有一个基于烧瓶的应用程序。当我在本地运行它时,我从命令行运行它,但是当我部署它时,我用带有多个工人的 gunicorn 启动它。

我想使用该logging模块登录到文件。我为此找到的文档是https://docs.python.org/3/library/logging.htmlhttps://docs.python.org/3/howto/logging-cookbook.html

当我的应用程序可能使用 gunicorn 启动时,我对使用日志记录的正确方法感到困惑。文档解决了线程问题,但假设我可以控制主进程。混淆点:

logger = logging.getLogger('myapp')在不同的 gunicorn 工作线程中返回相同的记录器对象吗?

如果我将日志记录附加FileHandler到我的记录器以记录到文件,我如何避免在不同的工作人员中多次执行此操作?

我的理解 - 这可能是错误的 - 是如果我只是调用logger.setLevel(logging.DEBUG),这将通过根记录器发送消息,该记录器可能具有更高的默认日志记录级别并且可能会忽略调试消息,因此我需要调用logging.basicConfig(logging.DEBUG)以获取我的调试消息通过,渡过。但是文档说不要logging.basicConfig()从线程调用。使用 gunicorn 时如何正确设置根日志记录级别?或者我不需要?

python logging flask gunicorn

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python deepcopy 是否比自定义代码更高效,或者效率更低/可预测性更低?

我有一个字典,其中值是非嵌套列表(具体来说,键是整数,值是整数列表)。我想对其进行深层复制,这样我就不会修改原始字典中的列表。

我知道我可以使用

copied = copy.deepcopy(original)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

然而,由于我知道数据结构的形式,我也可以使用类似的东西

copied = {key:valuelist[:] for (key,valuelist) in original.iteritems()}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这些解决方案之一更好吗?更高效?不太可能导致令人讨厌的意外?

有人告诉我 deepcopy() 带有一些陷阱,但我不太明白是什么。我还想了解使用 deepcopy() 是否比我的代码效率更低(可能是因为它是更通用的解决方案?)还是更高效(可能它在较低级别进行了优化?)。

python

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是否有将matplotlib的有状态pyplot API映射到等同于面向对象的文档的文档?

我更喜欢使用Matplotlib的面向对象的API,直接在图形和轴上操作,而不是使用matplotlib.pyplot命令。

但是,我经常发现更容易找到通过pyplot界面执行操作的文档。在这些情况下pyplot,根据Figure和Axes方法找出相关命令的作用将非常有用,因为这将帮助我处理在寻找文档时遇到的任何特殊情况。

举例来说,plt.xlabel()相当于ax.set_xlabel()如果ax是在pyplot的状态界面中的“当前”轴。但是我在xlabel()文档中找不到任何提及Axes.set_xlabel()的内容。在这种情况下,在Axes文档中单独查找并不是很困难,但是映射会非常好。

是否有任何信息源可以告诉我每个特定pyplot命令在面向对象接口方面的作用?

python matplotlib

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python ×3

flask ×1

gunicorn ×1

ipython-notebook ×1

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