小编sop*_*ros的帖子

我有一个使用 Dask 编写的大型数据提取作业，其中每个任务将从数十个数据库的大量表中查询一个表。对于每个数据库实例，我想限制一次连接的任务数量（即限制）。例如，我可能有 100 个任务连接到数据库 A，100 个任务连接到数据库 B，100 个任务连接到数据库 C，等等，并且我希望确保在任何给定时间连接到任何数据库的任务不超过 20 个。

我发现 Dask 提供了基于工作线程资源（CPU、MEM、GPU 等）的约束，但是数据库资源是“全局”的，因此对于任何 Dask 工作线程来说都不是特定的。Dask 是否提供任何方法来对任务并发的此类约束进行建模？

在Python 2.7中,假设我有一个包含2个成员集的列表

d = [(1, 'value1'), (2, 'value2'), (3, 'value3')]

python中最简单的方法是将它变成这样的字典:

d = {1 : 'value1', 2 : 'value2', 3 : 'value3'}

或者,相反,像这样？

d = {'value1' : 1, 'value2': 2, 'value3' : 3}

谢谢

我正在尝试创建tempfile但我的python版本不允许我继续并给出以下投诉.我是否需要升级此版本才能使用tempfile模块.谢谢

Python 2.4.3 (#1, Jan  9 2013, 06:47:03) [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-54)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tempfile
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
  File "tempfile.py", line 2, in ?
    temp = tempfile.NamedTemporaryFile()
AttributeError: 'module' object has no attribute 'NamedTemporaryFile'

由于我无法完善 cPickle 的设置，所以我使用的是 dill。在文档中，他们说两者是相同的，但在 dill 中没有像 dump 这样的选项，并且所有选项都是由 cPickle 或 Pickle 提供的。有没有可以下载 cPickle 或 Pickle 的链接？

提前致谢！

我有一个这样定义的函数：

def demand_cleaning(df=None, location, output,_input,tables):

我想测试是否df通过（df是熊猫DataFrame）

如果df没有通过，我想做类似的事情

if df is None:
    df = pd.read_pickle(tables + "Demand Raw")

但是这个测试现在不起作用。我明白了

ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

使用 gensim 工具包加载了一个预训练的 word2vec 模型后，我想找到一个词的同义词，给定上下文，例如“她是一个聪明的人”的智能。

我正在尝试为我生成的数据库创建一个带有 Pandas 的 excel 文件。

我都试过：

import pandas as pd

# write database to excel
df = pd.DataFrame(database)

# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('fifa19.xlsx', engine='xlsxwriter')

# Convert the dataframe to an XlsxWriter Excel object.
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

# Close the Pandas Excel writer and output the Excel file.
writer.save()

也：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(database).T 
df.to_excel('database.xls')

但是，这些选项都不会生成 Excel 文件。数据库是一本字典。

I've started using Dagster in our ML pipeline, and am running into some basic issues that I'm wondering if I'm missing something trivial here or if this is just how it is...

Say I have a simple ML pipepline:

Load raw data --> Process data into table --> Split train / test --> train model --> evaluate model.

A linear model is straight forward in Dagster. But what if I want to add a little loop, say for cross-validation purposes: …

我对它们的真正含义感到困惑.如果我们有一个类肉,那么我们可以将任何非肉类定义为"notMeat"类.所以我们可以在这里使用owl:complementOf.但男人和女人呢？我们可以用owl:complementOf来说"女人"不是"男人"吗？如果没有,那么有没有办法在不使用猫头鹰的情况下描述男女阶级的脱节:disjointWith？

我们可以在两个类中使用属​​性"disjoint",然后使用此属性作为三元组中的谓词,其主题和对象是"man"和"woman"类来描述不相交吗？

我想key, value使用字典理解来反转字典对,但是如果新字典对于一个键有多个值,那么它将被替换为最后一个值.

如果使用理解重复键,是否可以附加到新词典中的值？

输入:

test_di = {'a':'1', 'b':'2', 'c':'3', 'd':'2'}

码:

{v:k for k,v in test_di.items()} 

输出此代码:

{'1': 'a', '3': 'c', '2': 'd'}

期望的输出:

{'1': ['a'], '3': ['c'], '2': ['b','d']}