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Arrow IPC 和 Feather 有什么区别？

Arrow 官方文档说：

版本 2 (V2)，默认版本，在磁盘上精确表示为 Arrow IPC 文件格式。V2 文件支持存储所有 Arrow 数据类型以及使用 LZ4 或 ZSTD 进行压缩。V2 首次在 Apache Arrow 0.17.0 中提供。

而vaex是 的替代品pandas，它有两种不同的功能，一种用于 Arrow IPC，另一种用于 Feather。Polars是 pandas 的另一个替代品，表明 Arrow IPC 和 Feather 是相同的。

给定一个docprep.pyx简单的文件

from spacy.structs cimport TokenC

print("loading")

并试图通过

cythonize -3 -i docprep.pyx

我收到以下错误消息

docprep.c:613:10: fatal error: ios: No such file or directory
 #include "ios"
          ^~~~~
compilation terminated

从路径中可以看出，该系统安装了 Python 3.7 的 Anaconda。numpy，spacy并且cython都是通过conda.

如果我有这样的MainActivity:

public class MainActivity extends AppCompatActivity
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        // Set up database
        RealmConfiguration realmConfiguration = new RealmConfiguration.Builder(this).build();
        Realm.deleteRealm(realmConfiguration); // Clean slate
        Realm.setDefaultConfiguration(realmConfiguration); // Make this Realm the default

        realm = Realm.getDefaultInstance();
    }

    @Override
    public void onDestroy() {
        realm.close();
        super.onDestroy();
    }
}

我realm.getDefaultInstance()在另一个类(相同的线程)中使用这样的:

public class ViewBookActivity extends Activity {
    private Realm realm;

    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_scan_result);

        realm = Realm.getDefaultInstance();
    }
}

我应该再调用realm.close()中onDestroy()的ViewBookActivity？或者关闭它是否足够MainActivity？ …

假设我有一个排序算法和两个自定义比较器:

mySort :: [[Int]] -> ([Int] -> [Int] -> Ordering) -> [[Int]]
mySort = undefined

myCmp1 :: [Int] -> [Int] -> Ordering
myCmp1 xs ys
  | a0 < b0 = LT
  | a0 > b0 = GT
  | a1 < b1 = LT
  | a1 > b1 = GT
  | a1 == b1 = EQ where
    a0 = head xs
    b0 = head ys
    a1 = last xs
    b1 = last ys

myCmp2 :: [Int] -> [Int] -> Ordering
myCmp2 …

如何使用MATLAB将下图中的两个连接圆分开？我尝试过使用imerode,但这并没有给出好的结果.腐蚀不起作用,因为为了腐蚀足以分离圆圈,线条消失或变得严重.在其他起始图片中,圆和线重叠,因此隔离重叠的对象也不起作用.

图像显示标识的bwboundaries对象,每个对象绘制不同的颜色.正如你所看到的那样,两个淡蓝色圆圈相连,我想将它们分开,产生两个独立的圆圈.谢谢

我正在使用FileCookieStore它需要一个 cookiefile 的路径，并且该文件已经创建。我想使用fs.writeFile，如果它不存在创建此文件，但如果它来覆盖它确实存在。但是，在下面的实现中，即使 cookiefile 存在，它也会覆盖 cookiefile 的内容，即使wx-flag 应该抛出错误并且如果文件已经存在，则不会覆盖该文件。

var cookiePath = "cookie.json"

fs.writeFile(cookiePath, null, { flags: 'wx' }, function (err) {
    if (err) throw err;
});

var j = request.jar(new FileCookieStore(cookiePath));
request = request.defaults({ jar : j });

function login(callback) {
    // puts data into j which automatically writes the content to cookiePath
}

我是否误解writeFile了 -wx标志的正确使用？如果我运行login()cookie的内容自动保存到cookie.json，但如果我不调用再次运行该文件login，fs.writeFile清空cookiefile。

给定 5 万个网站 url 的列表，我的任务是找出其中哪些是可用的/可访问的。这个想法只是向HEAD每个 URL发送一个请求并查看状态响应。从我听到一个异步方法是要去的地方，现在我使用的是asyncio用aiohttp。

我想出了以下代码，但速度非常糟糕。在我的 10 兆位连接上，1000 个 URL 大约需要 200 秒。我不知道期望的速度是多少，但我是 Python 异步编程的新手，所以我想我在某个地方走错了地方。如您所见，我已尝试将允许的同时连接数增加到 1000（从默认值 100 增加）以及 DNS 解析保留在缓存中的持续时间；都没有什么大的影响。环境有 Python 3.6 和 aiohttp3.5.4。

与问题无关的代码审查也受到赞赏。

import asyncio
import time
from socket import gaierror
from typing import List, Tuple

import aiohttp
from aiohttp.client_exceptions import TooManyRedirects

# Using a non-default user-agent seems to avoid lots of 403 (Forbidden) errors
HEADERS = {
    'user-agent': ('Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_5) '
                   'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like …

使用 Pandas 1.0.1，如果

df = df.merge(df2, on=some_column)

产量

File /home/torstein/code/fintechdb/Sheets/sheets/gild.py, line 42, in gild
    df = df.merge(df2, on=some_column)
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py, line 7297, in merge
    validate=validate,
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py, line 88, in merge
    return op.get_result()
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py, line 643, in get_result
    join_index, left_indexer, right_indexer = self._get_join_info()
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py, line 862, in _get_join_info
    (left_indexer, right_indexer) = self._get_join_indexers()
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py, line 841, in _get_join_indexers
    self.left_join_keys, self.right_join_keys, sort=self.sort, how=self.how
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py, line 1311, in _get_join_indexers
    zipped = zip(*mapped)
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py, line 1309, in <genexpr>
    for …

想象一下,我有一些看起来像这样的类:

class Car {
    private Image carImage;

    public Car(int imageIndex) {
        switch (imageIndex) {
            case 1: carImage = generateCarImage(1); break;
            # and so forth
        }
    }
}

class Audi extends Car {
    private int numberOfSeats;
    public Audi(int imageIndex, int numberOfSeats) {
        super(imageIndex);
        this.numberOfSeats = numberOfSeats;
    }
}

现在假设我使用相同的图像创建多个奥迪:

Audi car1 = new Audi(1,2);
Audi car2 = new Audi(1,3);

car1和car2会延伸相同的物体吗？我假设没有,但有没有办法可以做到这一点？我问,因为我想避免两次生成和存储相同的图像.

编辑:

这两个奥迪会参考同一辆车吗,例如图像只生成和存储一次,对一个的任何变化都会影响另一个吗？

class Car {
    private Image carImage;
    public Car(int imageIndex) {
        switch (imageIndex) {
            case 1: # carImage = readfile(1.jpeg) …

我conda在 bash 终端中有一个环境，带有 Intel Python Distribution 解释器。但是，在导入包时，它们是从系统默认 Python 的用户目录中导入的，而不是从环境中导入的。查看版本差异和包的__spec__来源pandas。

 ~ ? $ ? conda activate idp
 ~ ? $ ? which python
~/anaconda3/envs/idp/bin/python
 ~ ? $ ? python
Python 3.6.8 |Intel Corporation| (default, Mar  1 2019, 00:10:45) 
[GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-15)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Intel(R) Distribution for Python is brought to you by Intel Corporation.
Please check out: https://software.intel.com/en-us/python-distribution
>>> import pandas
>>> pandas.__version__ …