我想使用urllib下载文件并在保存之前将文件解压缩到内存中.

这就是我现在所拥有的:

response = urllib2.urlopen(baseURL + filename)
compressedFile = StringIO.StringIO()
compressedFile.write(response.read())
decompressedFile = gzip.GzipFile(fileobj=compressedFile, mode='rb')
outfile = open(outFilePath, 'w')
outfile.write(decompressedFile.read())

这最终会写出空文件.我怎样才能实现我追求的目标？

更新答案:

#! /usr/bin/env python2
import urllib2
import StringIO
import gzip

baseURL = "https://www.kernel.org/pub/linux/docs/man-pages/"        
# check filename: it may change over time, due to new updates
filename = "man-pages-5.00.tar.gz" 
outFilePath = filename[:-3]

response = urllib2.urlopen(baseURL + filename)
compressedFile = StringIO.StringIO(response.read())
decompressedFile = gzip.GzipFile(fileobj=compressedFile)

with open(outFilePath, 'w') as outfile:
    outfile.write(decompressedFile.read())

我写了一个脚本,调用QIIME中的函数来构建一堆图表.一切都运行良好完成,但matplotlib总是为它创建的每个绘图抛出以下反馈(超级烦人):

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/pyplot.py:412:RuntimeWarning:已打开超过20个数字.通过pyplot接口(matplotlib.pyplot.figure)创建的数字将保留,直到明确关闭,并可能消耗太多内存.(要控制此警告,请参阅rcParam figure.max_num_figures).max_open_warning,RuntimeWarning)

我发现这个页面似乎解释了如何解决这个问题,但在我按照指示后,没有任何变化:

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams[figure.max_open_warning'] = 0

我直接从python调用matplotlib后进入文件,看看我应该调查哪个rcparams文件并手动将20改为0.仍然没有变化.如果文档不正确,我也将其更改为1000,仍然收到相同的警告消息.

我知道这对于在功率有限的计算机上运行的人来说可能是一个问题,但在我的情况下这不是问题.如何让这些反馈永久消失？

我的系统规格:

C:\Users\Lenovo>conda info
Current conda install:

           platform : win-64
      conda version : 4.3.8
   conda is private : False
  conda-env version : 4.3.8
conda-build version : 1.21.3
     python version : 3.5.2.final.0
   requests version : 2.12.4
   root environment : C:\Anaconda3  (writable)
default environment : C:\Anaconda3
   envs directories : C:\Anaconda3\envs
      package cache : C:\Anaconda3\pkgs
       channel URLs : https://repo.continuum.io/pkgs/free/win-64
                      https://repo.continuum.io/pkgs/free/noarch
                      https://repo.continuum.io/pkgs/r/win-64
                      https://repo.continuum.io/pkgs/r/noarch
                      https://repo.continuum.io/pkgs/pro/win-64
                      https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch
                      https://repo.continuum.io/pkgs/msys2/win-64
                      https://repo.continuum.io/pkgs/msys2/noarch
        config file : None
       offline mode : False
         user-agent : conda/4.3.8 requests/2.12.4 CPython/3.5.2 Windows/7 Windows/6.1.7601

最近,在通过conda安装或更新软件包之后,有时甚至是pip,以下序列将打印到控制台: …

我有一个数据帧merged_df_energy:

+------------------------+------------------------+------------------------+--------------+
| ACT_TIME_AERATEUR_1_F1 | ACT_TIME_AERATEUR_1_F3 | ACT_TIME_AERATEUR_1_F5 | class_energy |
+------------------------+------------------------+------------------------+--------------+
| 63.333333              | 63.333333              | 63.333333              | low          |
| 0                      | 0                      | 0                      | high         |
| 45.67                  | 0                      | 55.94                  | high         |
| 0                      | 0                      | 23.99                  | low          |
| 0                      | 20                     | 23.99                  | medium       |
+------------------------+------------------------+------------------------+--------------+

我想为每个ACT_TIME_AERATEUR_1_Fx(ACT_TIME_AERATEUR_1_F1,ACT_TIME_AERATEUR_1_F3和ACT_TIME_AERATEUR_1_F5)创建一个包含这些列的数据框:class_energy和sum_time

例如,对应于的数据框ACT_TIME_AERATEUR_1_F1:

+-----------------+-----------+
|  class_energy   | sum_time …