小编sla*_*law的帖子

我有一个Pandas DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
                   [1.0, 0.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0, 7.0, 0.0],
                   [0.0, 0.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 17.0, 18.0]
                  ]
                  , columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

     A    B     C     D     E     F     G     H
0  0.0  2.0   3.0   4.0   5.0   6.0   7.0   8.0
1  1.0  0.0   1.0   3.0   1.0   1.0   7.0   0.0
2  0.0  0.0  13.0  14.0  15.0  16.0  17.0  18.0

我想返回每行中第一个非零值的序列(不是列表).这当前有效,但 …

我有一个大的二进制文件,我正在阅读,我想比较当前位置与unsigned long long int.但是,基于C++文档,我不清楚是否:

1. 什么是tellg()的返回类型
2. 如何将tellg()与unsigned long long int进行比较？
3. 是否有可能tellg()的返回类型具有小于unsigned long long int的最大值(来自numeric_limits)？

任何答案或建议将不胜感激.

我有一个类函数(让我们称之为"alpha.py"),它使用多处理(processes = 2)来分叉一个进程,并且是我编写的Python包的一部分.在一个单独的Python脚本中(我们称之为"beta.py"),我从这个类中实例化了一个对象并调用了使用多处理的相应函数.最后,所有这些都包含在一个包装Python脚本(让我们称之为"gamma.py")中,它处理许多不同的类对象和函数.

实质上:

1. 从命令行运行./gamma.py
2. gamma.py使用子进程并执行beta.py.
3. beta.py从alpha.py类中实例化一个对象并调用使用多处理的函数(processes = 2)

这在Mac或Linux上运行没有问题.但是,它在Windows机器上成为一个问题,错误(和文档)表明我应该在某处写这个:

if __name__ == '__main__':
    freeze_support()

这篇文章还提到做同样的事情.

但是,我不确切知道这两行应该驻留在哪里.目前,alpha.py,beta.py或gamma.py都不包含if __name__ == '__main__':节.如果有人能告诉我这两条线应该去哪里以及背后的理由,那将是很棒的.

我可以访问一个产生两个值的生成器:

def get_document_values():
    docs = query_database()  # returns a cursor to database documents
    for doc in docs:
        # doc is a dictionary with ,say, {'x': 1, 'y': 99}
        yield doc['x'], doc['y']

我有另一个函数,process_x我无法更改,可以将生成器作为输入来处理x所有文档(如果生成元组,那么它只处理元组的第一个元素并忽略其他元素):

X = process_x(get_document_values())  # This processes x but ignores y

但是,我还需要存储y生成器中的所有值.我唯一的解决方案是执行get_document_values两次:

Y = [y for x,y in get_document_values()]  #Throw away x
X = process_x(get_document_values())      #Throw away y

这在技术上有效,但是当有许多文档要处理时,新文档可能会插入到数据库中,并且长度X和Y将会不同.需要在X和之间进行一对一的映射,Y并且我只需要调用get_document_values一次而不是两次.

我考虑过这样的事情:

Y …

我有一个Excel电子表格,我正在阅读Pandas DataFrame:

df = pd.read_excel("file.xls")

但是,电子表格的其中一列包含具有与之关联的超链接的文本.如何访问Pandas中的底层超链接？

示例HTML

<h2 id="name">
    ABC
    <span class="numbers">123</span>
    <span class="lower">abc</span>
</h2>

我可以用以下内容获得数字:

soup.select('#name > span.numbers')[0].text

如何ABC使用BeautifulSoup和select函数获取文本？

在这种情况下怎么样？

<div id="name">
    <div id="numbers">123</div> 
    ABC
</div>

我有两个具有重叠行的 numpy 数组：

import numpy as np

a = np.array([[1,2], [1,5], [3,4], [3,5], [4,1], [4,6]])
b = np.array([[1,5], [3,4], [4,6]])

你可以假设：

1. 行已排序
2. 每个数组中的行是唯一的
3. 数组b始终是数组的子集a

我想得到一个数组，其中包含所有a不在b.

IE，：

[[1 2]
 [3 5]
 [4 1]]

考虑到a并且b可能非常非常大，解决这个问题的最有效方法是什么？

我正在使用 Python 3.6 并且我有一个字节图像：

img = b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00'

我需要将字节转换为字符串而不进行编码，因此它看起来像：

raw_img = '\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00'

目标是将其合并到 html 图像标签中：

<img src="'data:image/png;base64," + base64.b64encode(raw_img) + "' />"

根据文档，可以指定不同的数组数据类型：

dt = np.dtype('u1')   # 8-bit unsigned integer
dt = np.dtype('i4')   # 32-bit signed integer
dt = np.dtype('f8')   # 64-bit floating-point number
dt = np.dtype('c16')  # 128-bit complex floating-point number
dt = np.dtype('a25')  # 25-length zero-terminated bytes
dt = np.dtype('U25')  # 25-character string

但是，最小的无符号整数 dtype 是 8 位。有没有办法创建一个 2 位无符号整数 dtype？

我有一个简单的类，它利用异步生成器来检索 URL 列表：

import aiohttp
import asyncio
import logging
import sys

LOOP = asyncio.get_event_loop()
N_SEMAPHORE = 3

FORMAT = '[%(asctime)s] - %(message)s'
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO, format=FORMAT)
logger = logging.getLogger(__name__)

class ASYNC_GENERATOR(object):
    def __init__(self, n_semaphore=N_SEMAPHORE, loop=LOOP):
        self.loop = loop
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(n_semaphore)
        self.session = aiohttp.ClientSession(loop=self.loop)

    async def _get_url(self, url):
        """
        Sends an http GET request to an API endpoint
        """

        async with self.semaphore:
            async with self.session.get(url) as response:
                logger.info(f'Request URL: {url} [{response.status}]')
                read_response = await response.read()

                return {
                    'read': read_response,
                    'status': response.status, …