小编Rap*_*ael的帖子

我正在使用并行python使用称为OrcFxAPI的模块运行多个动态仿真。如果该程序作为python程序在我的计算机上运行，​​则该程序运行完美，但是如果我使用py2exe将其转换为exe文件，然后运行，则会收到以下错误消息：

Traceback (most recent call last):
    File "Analysis.pyc", Line 500, in multiprocessor
    File "pp.pyc", Line 342, in __init__
    File "pp.pyc", Line 506, in set_ncpus
    File "pp.pyc", Line 140, in __init__
    File "pp.pyc", Line 152, in start
    File "pptransport.pyc", Line 140, in receive
RuntimeError: Communication pipe read error

我的程序在这一行失败了：

job_server = pp.Server(ppservers=ppservers)

但我认为这可能与提交作业时用于导入OrcFxAPI模块的路径有关：

job = job_server.submit(max_seastate, (gui_vars, case_list, case, line_info, output_vars), (), ("OrcFxAPI",), callback=finished, callbackargs=(case_no, no_of_cases,))

仅使用 Optional 或 ZeroOrMore 时，pyparsing 似乎进入了无限循环。以下代码有效，但“# 应该与 pp.Optional() 一起使用”部分确实应该是 Optional 而不是 OneOrMore。在这种情况下，我应该放置某种 stopOn 吗？

字典如下图所示：

其中 [expr] 表示可选 expr，而 [expr]... 表示可以重复的可选 expr，所以 ZeroOrMore：

[PINS numPins ;
  [ – pinName + NET netName
  [+ SPECIAL]
  [+ DIRECTION {INPUT | OUTPUT | INOUT | FEEDTHRU}]
  [+ NETEXPR "netExprPropName defaultNetName"]
  [+ SUPPLYSENSITIVITY powerPinName]
  [+ GROUNDSENSITIVITY groundPinName]
  [+ USE {SIGNAL | POWER | GROUND | CLOCK | TIEOFF | ANALOG | SCAN | RESET}]
  [+ ANTENNAPINPARTIALMETALAREA value [LAYER layerName]] ...
  [+ ANTENNAPINPARTIALMETALSIDEAREA value [LAYER …

在我作为工程师（不是软件）的工作中，有时我必须用 Python 编程。按照教程，我了解了字典以及它们如何用于存储数据，它们的速度很快等等。

我嵌套的字典可以达到 7 级，如下所示：

mydict['level1']['level2']['level3']['level4']['level5']['level6']['level7']

我有这些小怪物，因为我解析了一个带有库的文档，该库返回如下内容：

mydict['level1']['level2']['level3']['level4']['level5']['level6']['level7']

我还有其他深度嵌套的字典。

我面临的问题是我需要迭代到最后一级来获取和过滤结果，因为我事先不知道键，所以我像下面的伪代码一样迭代：

例一：漂亮的

components['comp1']['comp_name']
components['comp1']['comp_dimension']
components['comp1']['subcomponents']['subcomp1']
components['comp1']['subcomponents']['subcomp1']['comp_name1']
etc.

示例 2：有点丑（下降了 3 个级别，还有 4 个级别……）：

filter_subcomps = ["comp1", "comp10"]
filter_value = 10.0

for component in components
    comp_name = components[component]['comp_name']
    comp_dimension = components[component]['comp_dimension']
    if components[component].get('subcomponents', False):
        subcomp_keys = filter_subcomps if filter_subcomps else components[component]['subcomponents'].keys()
        for subcomponent in subcomp_keys:
            etc etc
            if value > X:
                return value

这些是一个相当简单的例子，有时代码会出现超过 10 级的缩进，这看起来很糟糕，我不得不水平滚动页面。除此之外，即使是我在几天或几周后阅读代码也很困难。

我从人们那里阅读了一些教程，这些教程将表格数据转换为嵌套的字典，反之亦然，甚至有人使用 xpath 访问字典键。

无论如何，遵循python的禅宗我当然不尊重“扁平比嵌套更好”，因为我的代码进入了天文级别的缩进。

我正在考虑将所有嵌套的 dict 转换为 SQLite 并使用 SQL 语言进行查询，而不是使用这些丑陋的 for 循环和 if …

我有以下代码将嘈杂的方波转换为无噪声的方波：

import numpy as np

threshold  = 0.5
low = 0
high = 1

time   = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
amplitude  = np.array([0.1, -0.2, 0.2, 1.1, 0.9, 0.8, 0.98, 0.2, 0.1, -0.1])

# using list comprehension
new_amplitude_1 = [low if a<threshold else high for a in amplitude]

print(new_amplitude_1)
# gives: [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]

# using numpy's where
new_amplitude_2 = np.where(amplitude > threshold)

print(new_amplitude_2)
# gives: (array([3, 4, …