我想在创建Thread对象时将命名参数传递给目标函数.
以下是我写的代码:
import threading
def f(x=None, y=None):
print x,y
t = threading.Thread(target=f, args=(x=1,y=2,))
t.start()
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我在第6行得到了"x = 1"的语法错误.我想知道如何将关键字参数传递给目标函数.
python multithreading kwargs python-multithreading python-2.7
我按照这里提到的步骤 - http://materializecss.com/footer.html - 创建了一个Sticky Footer,但结果并不像预期的那样.
我将以下代码复制粘贴到materialize.min.css文件中:
body {
display: flex;
min-height: 100vh;
flex-direction: column;
}
main {
flex: 1 0 auto;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在编写一个非常基本的程序来使用scikit-learn的Imputer类来预测数据集中的缺失值.
我创建了一个NumPy数组,用strategy ='mean'创建了一个Imputer对象,并在NumPy数组上执行了fit_transform().
当我在执行fit_transform()之后打印数组时,'Nan'仍然存在,我没有得到任何预测.
我在这做错了什么?如何预测缺失值?
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
X = np.array([[23.56],[53.45],['NaN'],[44.44],[77.78],['NaN'],[234.44],[11.33],[79.87]])
print X
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit_transform(X)
print X
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 据我所知,Python的线程库使用POSIX线程进行线程处理,并且它不能在多核上运行。那么我们是否有可能使用 Open MP 为 Python 线程实现多核线程系统呢?
我所知道的个人用途SIGPIPE和SIGIGN.
是什么
signal(SIGPIPE, SIG_IGN);
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到底怎么办?
我想转换Python dict的所有键.
例如,如果键是整数,我想将每个键更改为原始值乘以100.
实现这一目标的最具性价比的方法是什么?
我现在这样做的方法是将原始密钥存储在a中set并删除这些密钥,用新密钥替换它们 - 这有一个问题,如果我在原始密钥集中有a key=2和a key=200,就会发生冲突,我必须递归处理,直到找到一个没有与原始密钥集冲突的密钥.
我有一个二维数组,我想在其中找到特定列中的下限。
我怎样才能做到这一点std::lower_bound?
我需要传递给我的 Python 程序的参数使用了一些环境变量。
这是我在终端上运行它的方式:
export BUCKET="/tmp/bucket"
python main.py --input $BUCKET/input --output $BUCKET/output
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在 PyCharm 上,我创建了一个运行/调试配置,其中包含一个名为的环境变量BUCKET,并将以下字符串作为参数传递:--input $BUCKET/input --output $BUCKET/output.
当 PyCharm 执行程序时,它不会获取BUCKETas的值/tmp/bucket。它认为$BUCKET是一个字符串。
我也尝试使用${BUCKET}而不是,$BUCKET但这也不起作用。
有什么方法可以传递变量吗?
注意:我想这样做的原因是我的真实代码中有大量参数。我在上面只提供了一个玩具示例。我希望只能在一个地方更新环境变量。
我有一个注册页面,它获取用户的用户名和密码并将其保存在数据库中.如果用户成功注册,我想将其重定向到"登录"页面,其值表示注册成功.
重定向页面上的预期输出:
您已成功注册.
登入
用户名:---
密码:---
所以,我正在从注册重定向到登录页面,但是我希望传递一个值,表明用户来自注册页面并成功注册.
我该怎么做?
我想分析一个OCaml/Reason代码库并理解各种函数之间的调用.有没有提供此类功能的工具?
python ×4
python-2.7 ×3
analysis ×1
c ×1
c++ ×1
call-graph ×1
css ×1
django ×1
django-views ×1
gil ×1
imputation ×1
kwargs ×1
materialize ×1
numpy ×1
ocaml ×1
prediction ×1
pthreads ×1
pycharm ×1
reason ×1
redirect ×1
scikit-learn ×1
signals ×1
stl ×1
unix ×1