继此问题之后，当我尝试从具有多个分区的 dask.dataframe 创建 postgresql 表时，出现以下错误：
IntegrityError: (psycopg2.IntegrityError) duplicate key value violates unique constraint "pg_type_typname_nsp_index"
DETAIL: Key (typname, typnamespace)=(test1, 2200) already exists.
[SQL: '\nCREATE TABLE test1 (\n\t"A" BIGINT, \n\t"B" BIGINT, \n\t"C" BIGINT, \n\t"D" BIGINT, \n\t"E" BIGINT, \n\t"F" BIGINT, \n\t"G" BIGINT, \n\t"H" BIGINT, \n\t"I" BIGINT, \n\t"J" BIGINT, \n\tidx BIGINT\n)\n\n']
您可以使用以下代码重新创建错误：
import numpy as np
import dask.dataframe as dd
import dask
import pandas as pd
import sqlalchemy_utils as sqla_utils
import sqlalchemy as sqla
DATABASE_CONFIG = {
'driver': '',
'host': '',
'user': …Dask没有像pandas这样的df.to_sql（），因此我正在尝试复制该功能并使用该map_partitions方法创建sql表。这是我的代码：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
import sqlalchemy_utils as sqla_utils
db_url = 'my_db_url_connection'
conn = sqla.create_engine(db_url)
ddf = dd.read_csv('data/prod.csv')
meta=dict(ddf.dtypes)
ddf.map_partitions(lambda df: df.to_sql('table_name', db_url, if_exists='append',index=True), ddf, meta=meta)
这将返回我的dask dataframe对象，但是当我查看我的psql服务器时，没有新表...这里出了什么问题？
UPDATE 仍然无法使其正常工作，但是由于独立问题。后续问题：重复的键值违反唯一约束-尝试从dask数据帧创建sql表时出现postgres错误
我有一个 python 应用程序，我想实现语义版本控制：MAJOR.MINOR.PATCH.BUILD。我想通过 bitbucket 管道尽可能地自动化它。
我将在下面回答我自己的问题，与其他人分享由于博客文章/资源的稀缺性，我是如何做到这一点的。
我在管道中设置了多个带有手动触发器的步骤。它只会让我触发第一步。这是因为我需要触发所有前面的步骤来运行给定的步骤吗？有没有解决的办法？要设置多个手动步骤，无论顺序如何，我都可以随时触发？
我正在从 aws 复制一个确切的示例，以通过 cli 将集成请求基础映射上传到我的 api，但出现错误。
这是命令：
aws apigateway update-integration --rest-api-id a1b2c3d4e5 --resource-id a1b2c3 --http-method POST --patch-operations op='replace',path='/requestTemplates/application~1json',value='{"example": "json"}'
这是错误：
Error parsing parameter '--patch-operations': Expected: '=', received: '"' for input:
op=add,path=/requestTemplates/application~1json,value={"example": "json"}
^
这是我找到命令的地方：https : //docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/apigateway/update-integration.html
到底是怎么回事？
假设我有以下数据框：
df = pd.DataFrame({'color':['red', 'green', 'blue'], 'brand':['Ford','fiat', 'opel'], 'year':[2016,2016,2017]})
brand color year
0 Ford red 2016
1 fiat green 2016
2 opel blue 2017
我知道要选择使用多列，我可以执行以下操作：
new_df = df[(df['color']=='red')&(df['year']==2016)]
现在我想做的是找到一种方法使用字典来选择我想要的行，其中字典的键表示映射到允许值的列。例如，在 df 上应用以下字典{'color':'red', 'year':2016}将产生与 new_df 相同的结果。
我已经可以用 for 循环来做到这一点，但我想知道是否有更快和/或更“ Pythonic ”的方法来做到这一点！
请包括该方法所花费的时间。
我想找到最 Pythonic 的方式来输出两个日期之间的周数列表。
例如：
输入
start = datetime.date(2011, 12, 25)
end = datetime.date(2012, 1, 21)
输出
find_weeks(start, end)
>> [201152, 201201, 201202, 201203]
我一直在努力使用 datetime 库，但收效甚微
我明白在许多情况下，明确说明我们正在使用的依赖版本很重要，因此这也适用于嵌套依赖。
然而，当我们决定删除一个依赖项并且需要使用类似 pideptree 的东西来确定它是否有任何我们也安装的自己的依赖项时，它变得非常混乱，另外还要确保这些嵌套的依赖项没有被我们的其他依赖项使用一级依赖。
假设我们不需要冻结我们的依赖版本，包含嵌套依赖而不是让 pip 为我们处理它有什么好处？
我有一个完全Docker化的应用程序，具有多种服务：前端，后端，用户服务，多个数据库等...
我使用docker-compose.yml文件编排一切。我现在正尝试与不具备CS /编码知识的人共享该应用程序，以便他们要做的就是从docker hub拉该应用程序并输入命令docker-compose up或类似命令。
我正在寻找最好的方法来做到这一点，而我却迷失了成群，捆绑，堆栈，服务等的docker词典...
共享以docker-compose.yml文件开头的图像集合的最佳实践是什么？
我有一个数据框列表，我遍历它们，使用一个 Pandasdf.rename方法调用重命名所有列/索引。
df.rename(
{
'vol': 'Volume Sales',
'val': 'Value Sales',
},
index={
't1': info['literal_periods'][0],
't2': info['literal_periods'][1],
'acv': '% ACV Distribution',
'aic': 'Average Items Carried',
'tdp': 'Total Distribution Points',
'vol': 'Volume Sales',
'psl': 'Promo Sales',
'Share of AIC': '{} share of {} AIC'.format(
info['name'], info['p1']),
'Share of TDP': '{} share of {} TDP'.format(
info['name'], info['p1']),
'Target Product': info['name'],
'target product': info['name'],
},
columns={
't1':
info['literal_periods'][0],
't2':
info['literal_periods'][1],
'promo change':
'% change from ya',
'non promo change':
'% change from …