我有一个基元数组,例如int,int [] foo.它可能是一个小型的,或不是.
int foo[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,0};
从中创建一个最好的方法是Iterable<Integer>什么？
Iterable<Integer> fooBar = convert(foo);
笔记:
请不要回答使用循环(除非你可以很好地解释编译器如何对它们做一些聪明的事情？)
另请注意
int a[] = {1,2,3};
List<Integer> l = Arrays.asList(a);
甚至不会编译
Type mismatch: cannot convert from List<int[]> to List<Integer>
还要检查 为什么数组不能分配给Iterable？ 在回答之前.
此外,如果你使用一些库(例如,番石榴),请解释为什么这是最好的.(因为它来自谷歌不是一个完整的答案:P)
最后,由于似乎有关于此的功课,避免发布家庭作业代码.
用于从一些冗长复杂的JSON文件加载数据的Python代码:
with open(filename, "r") as f:
data = json.loads(f.read())
(注意:最好的代码版本应该是:
with open(filename, "r") as f:
data = json.load(f)
但都表现出类似的行为)
对于许多类型的JSON错误的(缺少分隔符,在字符串中不正确的反斜杠,等等),这个打印包含在那里被发现的JSON错误的行和列数一个不错的有用信息.
但是,对于其他类型的JSON错误(包括经典的"在列表中的最后一项上使用逗号",还有其他内容,如大写true/false),Python的输出只是:
Traceback (most recent call last):
File "myfile.py", line 8, in myfunction
config = json.loads(f.read())
File "c:\python27\lib\json\__init__.py", line 326, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File "c:\python27\lib\json\decoder.py", line 360, in decode
obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
File "c:\python27\lib\json\decoder.py", line 378, in raw_decode
raise ValueError("No JSON object could be decoded")
ValueError: No JSON object could be decoded
对于那种类型的ValueError,你如何让Python告诉你JSON文件中的错误在哪里？
在PyCharm IDE的字符串上禁用拼写检查的选项在哪里？我讨厌我的评论和字符串下的锯齿状线条.
我的计算机里有成千上万的PDF文件,这些文件的名称来自a0001.pdf于a3621.pdf,每个文件的内部都有一个标题; 例如,"碳酸铝" a0001.pdf,"硝酸铝" a0002.pdf等,我想提取重命名我的文件.
我用这个程序重命名一个文件:
path=r"C:\Users\YANN\Desktop\..."
old='string 1'
new='string 2'
def rename(path,old,new):
for f in os.listdir(path):
os.rename(os.path.join(path, f), os.path.join(path, f.replace(old, new)))
rename(path,old,new)
我想知道是否有解决方案提取嵌入在PDF文件中的标题来重命名文件？
看起来很奇怪,但我找不到使用Python中的Pandas/pytz找到本地时区的简单方法.
我可以:
>>> pd.Timestamp('now', tz='utc').isoformat()
Out[47]: '2016-01-28T09:36:35.604000+00:00'
>>> pd.Timestamp('now').isoformat()
Out[48]: '2016-01-28T10:36:41.830000'
>>> pd.Timestamp('now').tz_localize('utc') - pd.Timestamp('now', tz='utc')
Out[49]: Timedelta('0 days 01:00:00')
哪个会给我时区,但这可能不是最好的方法...在pytz或pandas中是否有命令来获取系统时区？(最好是在python 2.7中)
我试图连接两个DataFrames并收到'TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object'错误.我一直在环顾四周,有很多人遇到这个错误,大多数时候他们尝试做的事情不是他们的代码真正做的事情(所以答案解决了他们特别但无关的问题)
我的问题不是解决我的特定问题,而是要理解错误......什么是非NDFrame对象？为什么不能连接？
另外,为什么这是关于NDFrames(那些是什么,我在哪里使用它们？是所有DataFrames NDFrame？是否有任何NDFrame不是DataFrame？)...
我会理解,如果它说'TypeError: cannot concatenate a non-DataFrame object'(虽然我不确定他们不是DataFrames是我的错误的原因)这主要是我的好奇心任务,我不是想找到任何特定的bug ...
与我可以找到的其他每个问题不同，我不想从同构的Numpy数组创建DataFrame，也不想将结构化数组转换为DataFrame。
我想要的是为每列从单个1D Numpy数组创建一个DataFrame。我尝试了visible DataFrame({"col": nparray, "col": nparray})，但是它显示在我的个人资料的顶部，因此它的运行速度确实很慢。
据我了解，Pandas DataFrames是在纯Python中实现的，每个列均由Numpy数组支持，因此我认为有一种有效的方法。
我实际上想做的是从Cython高效地填充DataFrame。Cython具有允许有效访问Numpy阵列的内存视图。所以我的策略是分配一个Numpy数组，将其填充数据，然后将其放入DataFrame中。
相反的效果很好，可以从Pandas DataFrame创建一个memoryview。因此，如果有一种方法可以预分配整个DataFrame，然后仅将列传递给Cython，这也是可以接受的。
cdef int32_t[:] data_in = df['data_in'].to_numpy(dtype="int32")
我的代码配置文件的一部分如下所示，其中通过在最后创建DataFrame完全使代码所做的一切相形见war。
1100546 function calls (1086282 primitive calls) in 4.345 seconds
Ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 4.345 4.345 profile:0(<code object <module> at 0x7f4e693d1c90, file "test.py", line 1>)
445/1 0.029 0.000 4.344 4.344 :0(exec)
1 0.006 0.006 4.344 4.344 test.py:1(<module>)
1000 0.029 0.000 2.678 0.003 :0(run_df)
1001 0.017 0.000 2.551 0.003 frame.py:378(__init__)
1001 0.018 0.000 2.522 …我们使用PyCharm 5.0.1进行多线程调试.
当它在断点处停止时,只有特定线程停止而所有其他线程继续.这使得很难"冻结时刻"并检查params值以及其他线程的当前状态.
当其中一个线程在断点处停止时,是否可以暂停所有线程？
这可能是最新的Pycharm 2016还是[最新] Pycharm版本？
基于一些 FastAPI 教程（包括本教程），我制作了一个简单的 FastAPI 应用程序：
from fastapi import FastAPI, Request
app = FastAPI() # also tried FastAPI(root_path="/api/v1")
@app.get("/app")
def read_main(request: Request):
return {"message": "Hello World", "root_path": request.scope.get("root_path")}
我想在 root 以外的路径（例如 /api/vi）...再次基于大多数教程和常识，我尝试以以下方式启动它：
uvicorn main:app --root-path /api/v1
服务正常（在http://127.0.0.1:8000），但是，root-path似乎被忽略：任何GET请求都会http://127.0.0.1:8000/给出：
message "Hello World"
root_path "/api/v1"
以及任何GET要求http://127.0.0.1:8000/api/v1提供：
detail "Not Found"
我希望这些请求会产生相反的结果......这是怎么回事？！？
我还尝试初始化 FastAPIFastAPI(root_path="/api/v1")以及切换到 hypercorn 但无济于事...
应用程序版本的详细信息（我可能也尝试过其他一些应用程序，尽管这些应该是最新尝试的）：
python 3.9.7 hf930737_3_cpython conda-forge
fastapi 0.85.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
uvicorn 0.20.0 py39h06a4308_0
hypercorn 0.14.3 py39hf3d152e_1 conda-forge
Pythran 是 Python 到 C++ 的编译器，用于包含部分 numpy 支持的 Python 子集。它的作用有点像 Numba 和 Cython——你注释一个函数的参数，然后它接管进一步的类型注释和代码专门化。它利用了矢量化的可能性和基于 OpenMP 的并行化的可能性。
在一些示例中，我展示了如何从 python 内部使用它来优化它，但我想知道是否可以使用它来将 python 代码转换为 C++...
可以这样做吗？如果我想使用的函数依赖于另一个函数怎么办？如果其他函数是从单独的模块导入的怎么办？是否有此类过程的示例/教程？