我有一个具有多个CSV表的文件（如下所示的示例）。该文件被上载到数据库。我想对该文件进行一些操作。为此，我正在考虑使用pandas通过read_csv函数将每个表读入单独的数据框。但是，在阅读文档时，我没有看到指定要读取/解析的行的子集的选项。这可能吗？如果没有，还有其他选择吗？
样本文件：
TABLE_1
col1,col2
val1,val2
val3,val4
TABLE_2
col1,col2,col3,col4
val1,val2,val3,val4
...
...
我可以对文件进行初始遍历以确定每个表的开始/结束行。但是，read_csv参数之一是“ filepath_or_buffer ”，但我不确定“ buffer”部分是什么。它是字符串列表还是一个大字符串或其他东西？我可以使用什么缓冲区？有人可以指出一个使用read_csv和缓冲区的小例子吗？感谢您的任何想法。
我有两个模板化函数签名。这里 T 可以是 int 或 double。
template <typename T>
Box<T> f2p(Box<T> const& box, Point<T> const& pt, Orientation o)
{
...
}
template <typename T>
Box<T> p2f(Box<T> const& box, Point<T> const& pt, Orientation o)
{
...
}
现在根据方向，我想调用 f2p 或 p2f。我想创建一个指向 f2p 或 p2f 的函数指针。如何创建指向模板函数的函数指针？我想达到如下效果：
typename <template T>
Box<T> do_transformation(Box<T> const& box, ..., int dir = 0)
{
function pointer p = dir ? pointer to f2p : pointer to p2f
return p<T>(box);
}
我尝试类似的方法，但出现编译错误：
Box<T> (*p)(Box<T>, Point<T>, Orientation) = dir …我有一个SQLite3数据库。我需要解析10000个文件。我从每个文件中读取一些数据，然后使用此数据查询数据库以获取结果。我的代码在单个流程环境中运行良好。但是尝试使用多处理池时出现错误。
My approach without multiprocessing (works OK):
1. Open DB connection object
2. for f in files:
foo(f, x1=x1, x2=x2, ..., db=DB)
3. Close DB
My approach with multiprocessing (does NOT work):
1. Open DB
2. pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
3. pool.map(functools.partial(foo, x1=x1, x2=x2, ..., db=DB), [files])
4. pool.close()
5. Close DB
我收到以下错误：sqlite3.ProgrammingError：未调用基本Cursor .__ init__。
我的数据库类的实现如下：
def open_db(sqlite_file):
"""Open SQLite database connection.
Args:
sqlite_file -- File path
Return:
Connection
"""
log.info('Open SQLite database %s', sqlite_file)
try:
conn = sqlite3.connect(sqlite_file)
except …我检查了 pytest 文档，但找不到任何相关内容。我知道 pytest --durations=0 将打印出所有测试的运行时。有没有办法让 pytest 也打印出函数消耗的峰值内存使用量？否则，我可能只能使用下面的装饰功能。但我想知道是否有更好的方法来做到这一点。
from functools import wraps
def mem_time(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# Start of function
r0 = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)
t0 = datetime.datetime.now()
# Call function
status = func(*args, **kwargs)
# End of function
r1 = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)
t1 = datetime.datetime.now()
sys.stderr.write('{}: utime {} stime {} wall {}\n'.format(func.__name__,
datetime.timedelta(seconds=r1.ru_utime - r0.ru_utime),
datetime.timedelta(seconds=r1.ru_stime - r0.ru_stime),
t1 - t0))
sys.stderr.write('{}: mem {} MB ({} GB)\n'.format(func.__name__,
(r1.ru_maxrss - r0.ru_maxrss) / 1000.0,
(r1.ru_maxrss - r0.ru_maxrss) / 1000000.0))
return status
return …我正在使用 python ldap3 模块。我能够连接到我公司的 LDAP 服务。我想使用用户名进行查询并获取该用户的名字/姓氏+电子邮件地址。
我说：
results = conn.search('DC=corp,DC=XXXXXX,DC=com',
"(&(objectClass=person)(sAMAccountName=" + user_id + "))")
当我运行这个时，我得到一个匹配：
[DN: CN=YYYY\, ZZZZ,OU=Workers,DC=amr,DC=corp,DC=XXXXXX,DC=com - STATUS: Read - READ TIME: 2020-01-14T20:43:16.146874]
YYYY姓氏也是如此，ZZZZ名字也是如此。但电子邮件不存在。我如何检索它？谢谢。
我有一个列表，X其中包含一组列的合法值。说，我有专栏A。我想替换（设置为空字符串）中的元素（df['A']如果它们的值不在X中）。如何在Pandas中高效地做到这一点？
我知道有isin()，但这只是检查值是否存在并返回一系列True / False。
我有一个带两个整数向量的函数.第一个向量作为引用传递,第二个向量作为const的引用传递.我想同时迭代两个向量,并更新第一个向量.如下所示:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <boost/foreach.hpp>
#include <boost/range/combine.hpp>
void foo(std::vector<int>& a, std::vector<int> const& b)
{
boost::tuple<int&, int const&> x;
BOOST_FOREACH(x, boost::combine(a,b)) {
int& v1 = x.get<0>();
int const& v2 = x.get<1>();
v1 = v1 + v2 + 5;
}
}
int main(int argc, char **argv)
{
std::vector<int> a(3,10);
std::vector<int> b(3,10);
foo(a,b);
for (int v : a) {
std::cout << v << std::endl;
}
return 0;
}
我遇到的问题是迭代两个范围,其中一个是ref,另一个是ref const.如何正确使用boost:combine/for循环？谢谢.