小编Cor*_*mer的帖子

有没有只完成第一行的快捷键？

在这里，我只想自动完成该行line-height: 1.2;，但如果我按选项卡，它将插入整个建议的代码，包括下面的新类。

由于这种情况经常发生，有没有办法只完成第一行/逐行？

我刚刚买了带有 M1 Max 芯片的新 MacBook Pro，正在设置 Python。我已经尝试了几种组合设置来测试速度 - 现在我很困惑。首先把我的问题放在这里：

\n
• 为什么在 M1 Max 上本地运行的 python 比在配备 Intel i5 的旧 MacBook Pro 2016 上慢得多（约 100%）？
\n
• 在 M1 Max 上，为什么本机运行（通过 miniforge）和通过 Rosetta（通过 anaconda）运行之间没有显着的速度差异 - 后者应该慢约 20%？
\n
• 在 M1 Max 和本机运行上，为什么 conda 安装的 Numpy 和 TensorFlow 安装的 Numpy 之间没有显着的速度差异 - 哪个应该更快？
\n
• 在 M1 Max 上，为什么在 PyCharm IDE 中运行总是比从终端运行慢约 20%，而在我的旧 Intel Mac 上却不会发生这种情况。
\n

支持我的问题的证据如下：

以下是我尝试过的设置：

1.Python安装方式

\n
• Miniforge-arm64，以便 python 在 M1 Max 芯片上原生运行。（从活动监视器检查， …

我正在维护一个 Julia 库，其中包含一个函数，用于在长字符串中每 80 个字符后插入一个新行。

当字符串长度超过 100 万个字符时，此函数会变得非常慢（秒或更长时间）。时间似乎比线性增长更多，也许是二次增长。我不明白为什么。有人可以解释一下吗？

这是一些可重现的代码：

function chop(s; nc=80)
    nr   = ceil(Int64, length(s)/nc)
    l(i) = 1+(nc*(i-1)) 
    r(i) = min(nc*i, length(s))
    rows = [String(s[l(i):r(i)]) for i in 1:nr]
    return join(rows,'\n')
end

s = "A"^500000

chop(s)

看来这一行是花费最多时间的地方：rows = [String(s[l(i):r(i)]) for i in 1:nr]

这是否意味着初始化一个新的需要很长时间String？这并不能真正解释超线性运行时间。

我知道构建字符串的规范快速方法是使用IOBuffer或更高级的StringBuilders包： https: //github.com/davidanthoff/StringBuilders.jl

有人可以帮助我理解为什么上面的代码仍然如此缓慢吗？

奇怪的是，下面的代码要快得多，只需添加s = collect(s)：

function chop(s; nc=80)
    s = collect(s) #this line is new
    nr   = ceil(Int64, length(s)/nc)
    l(i) = 1+(nc*(i-1)) 
    r(i) = …

我尝试使用推荐的安装脚本在 Raspberrypi 4 上安装 rust：

pi@raspberrypi:/tmp $ curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh

但重启后，cargo找不到：

pi@raspberrypi:~ $ cargo
error: command failed: 'cargo'
error: caused by: No such file or directory (os error 2)

这可能与安装过程中报告的情况有关(error reading rustc version)（完整的安装日志位于底部）：

info: default toolchain set to 'stable-aarch64-unknown-linux-gnu'

  stable-aarch64-unknown-linux-gnu installed - (error reading rustc version)

以下是完整的安装日志：

pi@raspberrypi:/tmp $ curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh
info: downloading installer

Welcome to Rust!

This will download and install the official compiler for the Rust
programming language, and …

即使 Snakemake 构建的输出文件已经存在，Snakemake 也希望重新运行我的整个管道，因为我修改了第一个输入或中间输出文件之一。

我通过做一个 Snakemake 空运行来解决-n这个问题，它为更新的输入文件提供了以下报告：

Reason: Updated input files: input-data.csv

以及此消息用于更新中间文件

reason: Input files updated by another job: intermediary-output.csv

如何强制 Snakemake 忽略文件更新？

使用 pandas 版本 2，我在调用iteritems.

for event_id, region in column.iteritems():
    pass

出现以下错误消息：

Traceback (most recent call last):
     File "/home/analyst/anaconda3/envs/outrigger_env/lib/python3.10/site- 
     packages/outrigger/io/gtf.py", line 185, in exon_bedfiles
          for event_id, region in column.iteritems())
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'iteritems'

我有一台 M1 MacBook，使用 conda 到 miniforge3。

我想使用不是为 ARM 构建的软件包（ifcopenshell、pythonocc-core）。混合通道 (conda-forge/osx-64和conda-forge/osx-arm) 通常无法可靠地工作。

如何告诉 conda/mamba 拥有仅使用 x64 的环境？我不想并行安装 osx-64 conda。

我发现可以使用系列名称空间进行附加（/sf/answers/4941934161/）。我想知道是否有类似的方法来附加或连接数据帧。

从pandas历史上看，这可以通过df1.append(df2). 但是，该方法已被弃用（如果尚未被弃用）pd.concat([df1, df2])。

df1

df2

资源

我在 VS-Code 环境中使用 GitHub\xe2\x80\x94Copilot。考虑到自动完成功能，我希望能够只逐行接受。

例如：自动完成在 TAB 上显示五行，但我只需要前两行。

是否有配置文件或任何其他可能性来实现这一目标？

在 pandas 中，它会自动发生，只需通过调用pd.concat([df1, df2, df3])，之前没有该列的框架就会获得一个填充有NaNs 的列。

在极坐标中，我收到一条'shape error'消息，表明列不同（11 列df1vs 12 列df2）。