在Pandas中,当我选择一个只在索引中有一个条目的标签时,我会返回一个系列,但是当我选择一个包含多个条目的条目时,我会返回一个数据框.
这是为什么？有没有办法确保我总能找回数据框？
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(data=range(5), index=[1, 2, 3, 3, 3])
In [3]: type(df.loc[3])
Out[3]: pandas.core.frame.DataFrame
In [4]: type(df.loc[1])
Out[4]: pandas.core.series.Series
我可以通过以下方式指定图表的特定版本: helm install --version <some_version> stable/<some_chart>
但是,我如何知道哪些版本可用？
我使用nginx-ingress控制器在GKE上设置了一个新的kubernetes集群.TLS不起作用,它使用假证书.
有很多配置细节,所以我做了一个回购 - https://github.com/jobevers/test_ssl_ingress
简而言之,步骤是
nginx-ingress配置来自https://zihao.me/post/cheap-out-google-container-engine-load-balancer/(看起来非常类似于ingress-nginx repo中的很多示例).
我的ingress.yaml与示例几乎完全相同
当我跑弯时,我明白了
$ curl -kv https://35.196.134.52
[...]
* common name: Kubernetes Ingress Controller Fake Certificate (does not match '35.196.134.52')
[...]
* issuer: O=Acme Co,CN=Kubernetes Ingress Controller Fake Certificate
[...]
这表明我仍在使用默认证书.
我该如何使用我的？
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: test-ssl-ingress
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: "nginx"
spec:
tls:
- secretName: tls-secret
rules:
- http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: demo-echo-service
servicePort: 80
创造秘密:
kubectl …我最近在repo上启用了travis-ci并做了一些测试提交,看看它是否正常工作.但是在每次推送时,travis-ci都会提出一个错误,说它已经检测到潜在的滥用行为.
请参阅https://travis-ci.org/lbryio/lbrycrd/requests.
我不知道我可能会滥用什么,并且会对我应该解决的问题提出任何建议.
Google 的 Python 风格指南指出，应该：“仅对包和模块使用导入”。
https://google.github.io/styleguide/pyguide.html#Imports
是否有工具可以标记违反此建议的行为？
Pylint 不这样做。例如，以下内容： 是否有基于 Google 风格指南的 Python lint 工具？
创建一个test.py违反了准则（exists是一个函数，而不是一个模块）：
"""Test file for pylint"""
from os.path import exists
exists('/home')
然后，使用 rc 文件运行 pylint 就可以了：
$ pylint --rcfile=googlecl-pylint.rc -r n -s n test.py
$ echo $?
0
搜索可能的代码：http://pylint-messages.wikidot.com/all-codes，我没有看到任何看起来会对此发出警告的内容。
我也没有在 pep8 或 pyflakes 中看到任何可以捕获此问题的内容。
我有一组在一个环境中工作的 kubernetes 配置文件。我希望部署到另一个环境中，在那里我需要向所有Deployment配置添加一个 imagePullSecrets 条目。
我可以：
regcred-1.yaml：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: deployment-1
spec:
template:
spec:
imagePullSecrets:
- name: regcred
kustomization.yaml：
bases:
- ../base
patchesStrategicMerge:
- regcred-1.yaml
这只会修补deployment-1。
有没有办法将补丁应用到所有部署？
我有同样的问题:Pandas series.all()返回nan
In [88]: pd.Series([False, np.nan]).any()
Out[88]: nan
在哪里:
In [84]: np.any([False, np.nan])
Out[84]: True
并且:
In [99]: pd.DataFrame([False, np.nan]).any()
Out[99]:
0 False
dtype: bool
我很好奇这三种类型的不同行为的解释是什么？