小编joc*_*hen的帖子

如何使用JSON访问(新式)Google表格的内容？我的目标是从JavaScript访问值,因此我需要能够通过HTTP下载JSON.

示例:如何从此工作表中下载JSON数据？

我试图通过网络搜索找到答案,但最终失败了:

• Web上的许多教程都是从key=...在url中查找值的说明开始的.我导出工作表时获得的URL是https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mhv1lpzufTruZhzrY-ms0ciDVKYiFJLWCMpi4OOuqvI/pubhtml?gid=1822753188&single=true并且没有key=....

• "访问公开Goog​​le表格"的答案似乎表明我应该尝试https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mhv1lpzufTruZhzrY-ms0ciDVKYiFJLWCMpi4OOuqvI/export?format=csv&id=1mhv1lpzufTruZhzrY-ms0ciDVKYiFJLWCMpi4OOuqvI&gid=1822753188获取CSV版本,但这对我不起作用:我得到一个登录页面而不是数据.

• 我找到了使用Google Apps脚本的方法,但这些似乎需要在浏览器中执行一些用户操作,而不是提供下载链接.

numpy文档中的许多dtype字符串示例都包含一个前导|字符,例如numpy手册中结构化数组页面'|S10'顶部附近,但结构化数组页面和数据类型对象引用似乎都没有解释这意味着什么.在这种情况下意味着什么,这在哪里记录？||

Go标准库中定义的http.Hijacker具有一个具有以下签名的Hijack（）方法：

Hijack() (net.Conn, *bufio.ReadWriter, error)

前两个返回值的含义是什么？无论是net.Conn和*bufio.ReadWriter有Write()方法。两者有什么区别？我应该使用哪一个将数据发送到网络？

我知道像这样的语句x[['col1','col2']]可用于从 numpy 记录数组中选择列。我的问题是如何对记录数组的单行执行相同的操作。这是我想做的事情：

Python 2.7.7 (default, Jun  2 2014, 01:41:14)
[...]
IPython 2.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
[...]

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.ones(3, dtype=[('a',float),('b',float),('c',int)])

In [3]: x[['b','c']][0]
Out[3]: (1.0, 1)

In [4]: row0 = x[0]

In [5]: row0['b']
Out[5]: 1.0

In [6]: row0['c']
Out[6]: 1

In [7]: row0[['b','c']]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-287722bfeeaa> in <module>()
----> 1 row0[['b','c']]

IndexError: invalid index

我希望最后一条语句给出结果(1.0, 1)，但我得到了上面显示的错误。如何从中提取指定的列row0？

我的实际应用程序有更多的列，我需要哪些列取决于我所在的行，因此我无法在行之前选择列。由于等效的 …

R 包“tree”将最大树深度限制为 31。如果该函数tree应用于大型数据集，则很容易达到此限制：

> library("tree")
> library("ElemStatLearn")
> data <- list(image=as.matrix(zip.train[,-1]), digit=as.factor(zip.train[,1]))
> t <- tree(digit~image, data, split="gini")
Error in tree(digit ~ image, data, split = "gini") : 
  maximum depth reached
Calls: source -> withVisible -> eval -> eval -> tree -> .C

有没有办法告诉tree在达到最大树深度时停止生长树，而不是因错误而中止？（换句话说： 的参数是否有等效项maxdepth？rpart.control）

的构造函数tf.data.Dataset接受一个参数variant_tensor，该参数仅记录为：

代表数据集的 DT_VARIANT 张量。

和

在 DatasetV2 中，我们期望子类创建一个 variant_tensor 并将其传递给 super() 调用。

我在哪里可以了解“DT_VARIANT 张量”或“variant_tensor”是什么？

当我在Python3上使用Pillow(版本3.3.0,通过pip安装)将图像数据加载到numpy数组时,我的单元测试报告了一个ResourceWarning.例如,当我运行以下脚本时会发出警告:

#! /usr/bin/env python3

import unittest
import numpy as np
import PIL.Image

def load_image():
    with PIL.Image.open('test.tif') as im:
        return np.array(im)

class TestData(unittest.TestCase):

    def test_PIL(self):
        im = load_image()
        print(im.shape)

unittest.main()

输出是

./err.py:14: ResourceWarning: unclosed file <_io.BufferedReader name='test.tif'>
  im = load_image()
(420, 580)
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.012s

OK

(如果我没有将图像包装成numpy数组,警告就会消失.)

此资源警告是否表明我的代码存在泄漏(例如,除了使用该with语句之外,我是否需要以某种方式"关闭"图像文件)？或者,如果警告是虚假的,我该如何禁用它？