小编MrL*_*eeh的帖子

这可能是重复的.但我无法找到解决问题的方法.

我上课了

public class MyResponse implements Serializable {

    private boolean isSuccess;

    public boolean isSuccess() {
        return isSuccess;
    }

    public void setSuccess(boolean isSuccess) {
        this.isSuccess = isSuccess;
    }
}

Eclipse生成getter和setter.

在另一个类中,我将值设置为true,并将其写为JSON字符串.

System.out.println(new ObjectMapper().writeValueAsString(myResponse));

在JSON中,关键是即将到来{"success": true}.

我希望密钥isSuccess本身.Jackson是否在序列化时使用setter方法？如何使密钥成为字段名称本身？

将类型更改为类型reference,允许访问类型的成员而不创建类型的实例.对于两者而言lvalue references,这似乎都是正确的rvalue references.

declval是用add_rvalue_reference 而不是 add_lvalue_reference,

• 这只是一个惯例,
• 或者是否有使用的例子add_rvalue_reference？

编辑:我想我有点模糊,这些答案都非常好,但触及略有不同的点.建议使用两种不同的答案,Howard强调您可以选择您的类型具有哪种参考,使其add_rvalue_reference更加灵活.其他答案强调默认行为会自动选择更自然地反映输入类型的引用.我不知道该挑选什么!如果有人可以添加两个简单的例子,分别激励每个属性的需要,那么我会满意的.

我的脚本中有多个函数可以执行 REST API api 请求。由于我需要处理错误场景，因此我采用了如下的重试机制。

no_of_retries = 3
def check_status():
    for i in range(0,no_of_retries):
        url = "http://something/something"
        try:
            result = requests.get(url, auth=HTTPBasicAuth(COMMON_USERNAME, COMMON_PASSWORD)).json()
            if 'error' not in result:
                return result
            else:
                continue
        except Exception as e:
            continue
    return None

我有几种不同的方法可以执行类似的操作。我们如何更好地避免重复的方法可能是使用装饰器。

因此,当我尝试将一个对象(一张卡片)从一个列表(手)移动到另一个列表时,我正在尝试编写一个很好的战争游戏并且我收到错误.还有其他一些关于此的帖子,但我无法拼凑出要做的事......这是代码:

import random
cardvalues = {"ace" : 13 , "2" : 2 , "3" : 3 , "4" : 4 , "5" : 5 , "6" : 6, "7" : 7 , "8" : 8 , "9" : 9, "10" : 10 , "jack" : 11 , "queen" : 12 , "king" : 13}
suits = {"clubs" : 1, "diamonds" : 2 , "spades" : 3 , "hearts" : 4}
deck = []
currentDeck = []

class card:
    def __init__ …

我的问题涉及统计和python,我是两者的初学者.我正在运行模拟,并且对于自变量(X)的每个值,我为因变量(Y)生成1000个值.我所做的是,我计算了X的每个值的平均Y,并使用scipy.optimize.curve_fit拟合这些平均值.曲线非常适合,但我想绘制置信区间.我不确定我所做的是否正确或者我想做什么都可以完成,但我的问题是如何从curve_fit产生的协方差矩阵中获得置信区间.代码首先从文件中读取平均值然后只使用curve_fit.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit


def readTDvsTx(L, B, P, fileformat):
    # L should be '_Fixed_' or '_'
    TD = []
    infile = open(fileformat.format(L, B, P), 'r')
    infile.readline()  # To remove header
    for line in infile:
        l = line.split()  # each line contains TxR followed by CD followed by TD
        if eval(l[0]) >= 70 and eval(l[0]) <=190:
            td = eval(l[2])
            TD.append(td)
    infile.close()
    tdArray = np.array(TD)

    return tdArray


def rec(x, a, b):
    return a …

出于好奇,我只是将Conda创建的虚拟环境目录的大小与virtualenv创建的虚拟环境目录的大小进行了比较.

$ conda create -p venv_conda python=3.6

$ python -m virtualenv venv_virtualenv

在大小畅达在Windows 7环境110MB而的virtualenv环境只需要22MB.这是五倍.有人知道为什么conda环境需要这么多空间吗？

我有一个项目取决于共享库.从头开始说明:共享库是纯C库而不是Python库.为简单起见,我创建了一个名为pkgtest的小型演示项目,我将参考该项目.

所以需要做的是:运行Makefile来编译库并将编译好的共享库(libhello.so此处称为)文件放在某个地方,可以从依赖Python包中访问它.

到目前为止,我最好的猜测是将makefile作为预安装例程运行,将libhello.so文件复制到packages目录中并将其添加到package_data安装脚本的参数中.安装后,共享库将被放置在site-packages/pkgtest/目录中,并可从模块访问.

包目录的结构就像这样简单:

pkgtest/
  src/
     libhello.c
     libhello.h
     Makefile
  pkgtest/
    __init__.py
    hello.py
  setup.py

我的setup.py看起来像这样:

setup.py

import subprocess
from setuptools import setup
from distutils.command.install import install as _install


class install(_install):
    def run(self):
        subprocess.call(['make', 'clean', '-C', 'src'])
        subprocess.call(['make', '-C', 'src'])
        _install.run(self)


setup(
    name='pkgtest',
    version='0.0.1',
    author='stefan',
    packages=['pkgtest'],
    package_data={'pkgtest': ['libhello.so']},
    cmdclass={'install': install},
)

Makefile实际上构建了库并将其复制到我的python包的目录中.

SRC/Makefile文件

all: libhello.so

libhello.o: libhello.c
        gcc  -fPIC -Wall -g -c libhello.c

libhello.so: libhello.o
        gcc -shared -fPIC -o libhello.so libhello.o
        cp …

我想将类型注释应用于返回的对象,csv.writer以符合更大的代码库.不幸的是我无法弄清楚拟合返回类型.

>>> import csv
>>> writer = csv.writer(open('outfile.csv', 'w'))
>>> type(writer)
<class '_csv.writer'>

如果我尝试使用此类名:

>>> import _csv
>>> writer: _csv.writer = csv.writer(open('outfile.csv', 'w'))

我收到以下mypy错误:

Invalid type "_csv.writer"

有人知道在这种情况下使用哪种类型.当然我可以使用,typing.Any但这会使类型注释的意义无效.

我在 Windows 7 上使用 Python 3.5.2 32 位创建的包出现问题。

我通常使用bdist_wininstsetuptools 选项在 Windows 上部署 Python 包。这样，我的同事只需启动 Windows 安装程序 exe 即可轻松更新软件包。但是，自从我更改为 Python 3.5.2 后，在尝试安装包时出现以下错误：

Python version -32 required, which was not found in the registry

对我来说，安装程序似乎正在寻找名为“-32”的 Python 版本，但它找不到。有人遇到过同样的问题或找到解决方案吗？

我经常需要在 Jupyter 笔记本中生成 Markdown 格式的输出。我这样做的方法是：

from IPython.display import display, Markdown
display(Markdown('# This is a Title'))

这将产生一个漂亮的格式化输出。然而，也存在一个名为的函数display_markdown()，我希望它能做同样的事情。但显然它根本没有做任何事情。它应该做什么？