小编sds*_*sds的帖子

RDD具有一个有意义的(与存储模型强加的一些随机顺序相反),如果它被处理sortBy(),则如本回复中所解释的那样.

现在,哪些操作保留了该订单？

例如,是否保证(之后a.sortBy())

a.map(f).zip(a) === 
a.map(x => (f(x),x))

怎么样

a.filter(f).map(g) === 
a.map(x => (x,g(x))).filter(f(_._1)).map(_._2)

关于什么

a.filter(f).flatMap(g) === 
a.flatMap(x => g(x).map((x,_))).filter(f(_._1)).map(_._2)

这里"平等" ===被理解为"功能等同",即,没有办法使用用户级操作来区分结果(即,没有读取日志和c).

这三个表达式似乎是等价的:

a,b,c = line.split()
(a,b,c) = line.split()
[a,b,c] = line.split()

他们编译成相同的代码吗？

哪一个更pythonic？

我问自己this指针是否可能被过度使用,因为我通常在每次引用成员变量或函数时都使用它.我想知道它是否会产生性能影响,因为必须有一个指针需要每次都被解除引用.所以我写了一些测试代码

struct A {
    int x;

    A(int X) {
        x = X; /* And a second time with this->x = X; */
    }
};

int main() {
    A a(8);

    return 0;
}

令人惊讶的是,即使-O0他们输出完全相同的汇编程序代码.

此外,如果我使用成员函数并在另一个成员函数中调用它,它会显示相同的行为.那么this指针只是编译时间而不是实际指针吗？或者是否存在this实际翻译和解除引用的情况？我使用GCC 4.4.3 btw.

为了交互式地测试我的python脚本,我想创建一个Namespace对象,类似于返回的对象argparse.parse_args().显而易见的方式,

>>> import argparse
>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.parse_args()
Namespace()
>>> parser.parse_args("-a")
usage: [-h]
: error: unrecognized arguments: - a

Process Python exited abnormally with code 2

可能导致Python repl退出(如上所述)一个愚蠢的错误.

那么,使用给定属性集创建Python命名空间的最简单方法是什么？

例如,我可以动态创建dict(dict([("a",1),("b","c")]))但我不能将其用作Namespace:

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'a'

如何从命令行检查Parquet文件的内容？

我现在看到的唯一选择是

$ hadoop fs -get my-path local-file
$ parquet-tools head local-file | less

我想要

1. 避免创建local-file和
2. 查看文件内容json而不是parquet-tools打印的无类型文本.

有一个简单的方法吗？

我刚刚发现了这种RDD.zip()方法,我无法想象它的合同可能是什么.

当然,我明白它的作用.但是,我一直都是这样理解的

• RDD 中元素的顺序是无意义的概念
• 分区数及其大小是仅供用户进行性能调整的实现细节

换句话说,RDD是(多)集合,而不是序列(当然,例如,Python中的一个AttributeError: 'set' object has no attribute 'zip')

我上面的理解有什么问题？

这种方法背后的理由是什么？

在琐碎的背景之外它是合法的a.map(f).zip(a)吗？

编辑1:

• 另一个疯狂的方法zipWithIndex(),以及各种zipPartitions()变种.
• 请注意,first()和take()是不是疯了,因为他们只是(非随机)的RDD的样本.
• collect()也没关系-它只是一个转换set到sequence这是完全合法的.

编辑2:回复说:

当您从另一个RDD计算一个RDD时,新RDD中的元素顺序可能与旧RDD中的元素顺序不对应.

这似乎暗示即使是微不足道a.map(f).zip(a)也不能保证等同于a.map(x => (f(x),x)).zip()结果可重复的情况是什么？

看起来可以将列添加/删除到就地,即不将所有其他列复制到新表.data.table

是否可以用香草做到这一点data.frame？

PS.我知道如何"功能性地"添加/删除列,即创建一个新框架而不修改原始框架.

我的本地树与主人分道扬:

$ git status
# On branch master
# Your branch and 'origin/master' have diverged,
# and have 7 and 3 different commit(s) each, respectively.
#
nothing to commit (working directory clean)

我试过git pull --rebase并且失败了:

$ git pull --rebase
First, rewinding head to replay your work on top of it...
Applying: * ...
Using index info to reconstruct a base tree...
Falling back to patching base and 3-way merge...
Auto-merging ChangeLog
CONFLICT (content): Merge conflict in ChangeLog
Failed …

我有一个函数foo调用math.isclose：

import math
def foo(..., rtol=None, atol=None):
    ...
    if math.isclose(x, y, rel_tol=rtol, abs_tol=atol):
        ...
    ...

上述失败的math.isclose，如果我不通过rtol，并atol于foo：

TypeError: must be real number, not NoneType

我不想将系统默认参数值放入我的代码中（如果以后改变的话会怎样？）

到目前为止，这是我想到的：

import math
def foo(..., rtol=None, atol=None):
    ...
    tols = {}
    if rtol is not None:
        tols["rel_tol"] = rtol
    if atol is not None:
        tols["abs_tol"] = atol
    if math.isclose(x, y, **tols):
        ...
    ...

这看起来很长，很愚蠢，并且dict在每次调用时都 分配一个foo（递归调用自身，所以这很重要）。

那么，告诉math.isclose使用默认公差的最佳方法是什么？ …

Pythonzip函数（在某种程度上）是它自己的逆函数，因此我们可以这样做：

points = [(1,2), (3,4), (5,6), (7,8)]
xs, ys = zip(*points)

现在xs=[1,3,5,7]和ys=[2,4,6,8]。

我想知道是否可以使用数据类实例而不是元组来完成类似的操作：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class XY:
    "2d point"
    x: float | int
    y: float | int

points = [XY(1,2), XY(3,4), XY(5,6), XY(7,8)]
xs, ys = zip(*[(p.x,p.y) for p in points])

但没有明确的列表理解。

当然，结果不会是一个元组，(xs,ys)而是一个带有键的字典x ，y因为如果没有显式的列表理解，我们将收集 所有字段。