小编ayd*_*dow的帖子

这是我的数据库架构。

我这样定义我的架构：

从 pydantic 导入 BaseModel

class Userattribute(BaseModel):\n    name: str\n    value: str\n    user_id: str\n    id: str\n

这是我的模型：

class Userattribute(Base):\n    __tablename__ = "user_attribute"\n\n    name = Column(String)\n    value = Column(String)\n    user_id = Column(String)\n    id = Column(String, primary_key=True, index=True)\n

在 crud.py 中我定义了一个get_attributes方法。

def get_attributes(db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):\n    return db.query(models.Userattribute).offset(skip).limit(limit).all()\n

这是我的GET终点：

@app.get("/attributes/", response_model=List[schemas.Userattribute])\ndef read_attributes(skip: int = 0, limit: int = 100, db: Session = …

我正在开发AWS服务.我有一个ec2 ( centos )例子.我需要在这台centos机器上配置SQL*Plus客户端.

我想要连接的服务器位于某个远程区域.服务器版本是oracle-se(11.2.0.2)

请帮我在centos机器上安装客户端.

提前致谢.

由于以下原因，我在Google Page Speed见解中的排名受到严厉惩罚：

谷歌的帮助页面上的“服务在下一代格式的图片”的详细信息在这里。

然而，根据这个，这个和这个这些格式的支持非常少的浏览器。

在这种情况下您要做什么？什么

试图模仿Excel的SUMPRODUCT功能:

SUMPRODUCT(v1, v2, ..., vN) =
    v1[0]*v2[0]*...*vN[0] + v1[1]*v2[1]*...*vN[1] + ... + v1[n]*v2[n]*...*vN[n]

其中n是每个向量中元素的数量.

这类似于点积,但对于多个向量.我阅读了常规点积的非常详细的讨论,但我不知道如何将它干净地扩展到多个向量.作为参考,我正在复制那里提出的优化代码,我将其(通常)移植到Python 3.BTW,对于dot产品,最后一种方法仍然在P3K中获胜.

def d0(v1,v2):
    """                                                                                                     
    d0 is Nominal approach:                                                                                 
    multiply/add in a loop                                                                                  
    """
    out = 0
    for k in range(len(v1)):
        out += v1[k] * v2[k]
    return out

def d1(v1,v2):
    """                                                                                                     
    d1 uses a map                                                                        
    """
    return sum(map(mul,v1,v2))

def d3(v1,v2):
    """                                                                                                     
    d3 uses a starmap (itertools) to apply the mul operator on an zipped (v1,v2)                           
    """
    return sum(starmap(mul,zip(v1,v2)))

作为练习,我正在尝试join()用C++ 实现Python的方法.我最终会将该函数添加为std::string类的方法,但我认为让它工作更为重要.我已经定义了如下函数:

template<typename Iterable>
std::string join(const std::string sep, Iterable iter);

有什么方法可以确保Iterable类型实际上是可迭代的吗？例如,我不想收到int或char..

我一直在尝试安装astropy，并在安装结束时收到以下消息：

无法卸载“ numpy”。这是一个distutils安装的项目，因此我们无法准确确定属于该文件的文件，这只会导致部分卸载。

我已经尝试过：pip uninstall numpy然后得到了相同的消息。我在macOS High Sierra版本13.10.5中具有Python 2.7.10

（我是Python的新手，在问之前我一直在寻找答案，但没有任何效果）。

我正在使用 jQuery ajax 向某些 API 发送请求。由于 CORS 政策，我在浏览器控制台上收到 CORS 错误

这是通过代码

$.ajax({
        url: sendHere,//api url
        type: 'GET',
        contentType: 'text/plain',
        crossDomain: true,
        beforeSend: function(xhr){
            xhr.withCredentials = true;
        },
    }).done(function (result) {

        console.log(result);

    }).error(function (err) {
        //console.log(err);
    });

错误

请求的资源上存在“Access-Control-Allow-Origin”标头。因此，不允许访问来源“ http://www.mywebsite.com ”。

我尝试通过安装 chrome 扩展以启用允许跨源请求来解决此问题。这个扩展以某种方式解决了我的问题并得到了 api 的响应。但安装扩展并不好。

我还尝试使用 JSONP(dataType:'jsonp') 发出请求，但 api 给出的响应不是 json 格式，它是字符串，因此会出现错误。

使用 JSONP 编写代码

$.ajax({
        url: sendHere,//api url
        type: 'GET',
        crossDomain: true,
        dataType:'jsonp',
    }).done(function (result) {

        console.log(result);

    }).error(function (err) {
        //console.log(err);
    });

未捕获的引用错误：未定义 E0002，其中“E0002”是来自 api 的响应字符串

！！！请帮忙！！！

假设 Pandas DataFrame 作为参数传递给函数。那么，Python 是隐式复制该 DataFrame 还是传入的实际 DataFrame？

因此，如果我在函数内对 DataFrame 执行操作，我是否会更改原始数据（因为引用仍然完整）？

我只想知道我是否应该在将数据帧传递给函数并对其进行操作之前对其进行深度复制。

我有一个数据列表，我需要将其中的一些元素复制到几个不同的列表中。对列表进行单次迭代或执行多个列表理解会更好吗

例如

def split_data(data):
    a = []
    b = []
    c = []
    for d in data:
        if d[0]   >   1 : a.append(d)
        if d[1]   == 'b': b.append(d)
        if len(d) ==  3 : c.append(d)

    return a, b, c

相对

def split_data(data):
    a = [d for d in data if d[0]   >   1 ]
    b = [d for d in data if d[1]   == 'b']
    c = [d for d in data if len(d) ==  3 ]

    return a, b, c …

我有测试文件(test.txt)如下:

`RANGE(vddout,sup)

`RANGE(vddin,sup_p) 

我想修改这个文件如下:

`RANGE(vddout,sup,tol_sup)

`RANGE(vddin,sup_p,tol_sup_p)

这是我尝试的代码,但它无法使用re.search找到并替换模式.你能指出代码中的缺陷在哪里吗？

 with open("test.txt", 'r+') as file :
    for line in file:
        print("line={}".format(line))
        findPattern=re.search(r'(`RANGE\(\w+,(\w+))\)',line)
        if findPattern:
            print("findPattern={}".format(findPattern))
            line=re.sub(r'(`RANGE\(\w+,(\w+))\)',r'\1,tol_\2',line)