我想在tar文件中附加一个文件.例如,文件test.tar.gz是a.png, b.png, c.png.我有一个新的名为png文件a.png,我想追加到a.png到test.tar.gz并覆盖旧的文件a.png在test.tar.gz.我的代码:
import tarfile
a = tarfile.open('test.tar.gz', 'w:gz')
a.add('a.png')
a.close()
然后,所有文件都test.tar.gz消失但是a.png,如果我将我的代码更改为:
import tarfile
a = tarfile.open('test.tar.gz', 'a:')# or a:gz
a.add('a.png')
a.close()
程序崩溃,错误日志:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python2.7/tarfile.py", line 1678, in open
return func(name, filemode, fileobj, **kwargs)
File "/usr/lib/python2.7/tarfile.py", line 1705, in taropen
return cls(name, mode, fileobj, **kwargs)
File "/usr/lib/python2.7/tarfile.py", line 1588, in __init__ …我对R作用中的predict.glm函数的方式感到困惑.根据帮助,
"terms"选项返回一个矩阵,给出模型公式中每个项在线性预测器标度上的拟合值.
因此,如果我的模型的形式为f(y)= X*beta,那么命令
predict(model, X, type='terms')
预期产生相同的矩阵X,乘以β元素.例如,如果我训练以下模型
test.data = data.frame(y = c(0,0,0,1,1,1,1,1,1), x=c(1,2,3,1,2,2,3,3,3))
model = glm(y~(x==1)+(x==2), family = 'binomial', data = test.data)
得到的系数是
beta <- model$coef
设计矩阵是
X <- model.matrix(y~(x==1)+(x==2), data = test.data)
(Intercept) x == 1TRUE x == 2TRUE
1 1 1 0
2 1 0 1
3 1 0 0
4 1 1 0
5 1 0 1
6 1 0 1
7 1 0 0
8 1 0 0
9 1 0 0
然后乘以它应该看起来的系数 …
我正在尝试使用解析 HTML 文档BeautifulSoup我正在尝试使用Python
但它会停止解析特殊字符，如下所示：
\n\nfrom bs4 import BeautifulSoup\ndoc = '''\n<html>\n <body>\n <div>And I said \xc2\xabWhat the %&#@???\xc2\xbb</div>\n <div>some other text</div>\n </body>\n</html>'''\nsoup = BeautifulSoup(doc, 'html.parser')\nprint(soup)\n这段代码应该输出整个文档。相反，它只打印
\n\n<html>\n<body>\n<div>And I said \xc2\xabWhat the %</div></body></html>\n该文件的其余部分显然已丢失。被组合阻止了'&#'。
问题是，如何设置 BS 或预处理文档，以避免此类问题，但丢失尽可能少的文本（可能提供信息）？
\n\n我在 Windows 10 上使用版本 4.6.0 的 bs4 和 Python 3.6.1。
\n\n更新。该方法soup.prettify()不起作用，因为它soup已经损坏了。
python ×2
glm ×1
html-parsing ×1
lm ×1
parsing ×1
predict ×1
python-3.x ×1
r ×1
regression ×1
tarfile ×1