小编use*_*076的帖子

假设我有这两种方法来完成同一任务：

from multiprocessing import Pool
pool = Pool(4)

def func(*args):
    # do some slow operations
    return something

dates = ['2011-01-01', ' 2011-01-02', ... , '2017-01-01']
other_args = [1, 2, 3, 'c', 'test', 'pdf')]
# approach 1:
res = [pool.apply_async(func, [day] + other_args) for day in dates]
list_of_results = [x.get() for x in res]

# approach 2: create an iterable of iterables
args = [[day] + other_args for day in dates]
list_of_results = pool.starmap(func, args)

我意识到 apply_async 立即返回，但是，如果 func 尚未完成运行， x.get() …

我一直在尝试设置一个具有两个 subdag 的父 dag，由于它们各自的数据源可用，每个 subdag 的运行时间略有不同。然而，subdags 似乎立即与父 dag 一起启动，无视他们自己的 schedule_intervals。有人知道这是否是气流的默认行为吗？有没有办法在不将它们变成独立的 dag 或使用传感器的情况下解决这个问题？

我有一个值是数组常量的单元格，例如，单元格A1设置为 ={1,2,3,4,5,6}

然后，我在VBA中定义了一个函数：

Function MyFunc(Data)
MyFunc = Data.Rows.Count
End Function

我希望函数在可能的情况下返回数组的长度（6）=MyFunc(A1)，但是使用调试器，我发现函数接收的'Data'变量仅包含该数组的第一个元素。 Data.Rows.Count评估为1并TypeName(Data)评估为“范围”

我有一个数据框：

            A    B    C
Timestamp
    1      NaN   NaN   NaN
    2      NaN   NaN   NaN
    3      NaN   NaN    5
    4      NaN   NaN    4
    5      NaN    3     3
    6      NaN    2    NaN
    7       3     1    NaN
    8       2    NaN   NaN
    9       1    NaN   NaN

我想通过增加每列中的最后一个可用值来回填它，因此它看起来像这样：

            A    B    C
Timestamp
    1       9    7    7
    2       8    6    6
    3       7    5    5
    4       6    4    4
    5       5    3    3
    6       4    2    NaN
    7       3    1    NaN
    8       2    NaN  NaN
    9       1 …