小编mik*_*iku的帖子

我们有一个使用Maven作为其构建/依赖管理工具的项目.但是我们的代码需要在我们客户的站点编译,我们的客户要求我们提供为Ant编写的构建脚本.

因此,我们希望继续使用Maven,并在需要将代码传递给客户端时自动生成Ant脚本.

我们可以这样做吗？

老虎,我用一个自定义的Python安装,以评估新版本,我没有与任何问题^*.现在Snow Leopard有点更新了,默认情况下随附

$ ls /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
2.3    2.5    2.6    @Current

• 什么可以被认为是最佳做法？使用Mac OS X附带的python或者自定义编译版本$HOME.
• 使用一个选项比另一个选项有任何优点/缺点吗？

^{到目前为止,我的设置相当简单,看起来像这样:自定义编译的Python $HOME和首先$PATH要查看的内容$HOME/bin,然后将使用我的私有 Python版本.还$PYTHONPATH指出了这个本地安装.这样,我不需要sudo-install包 - virtualenv负责其余的事情.注意:我喜欢这个设置,所以我很好奇,并且认为我询问了蜂巢的想法.}

如何在可迭代的第n个最大项的原始列表中返回索引

heapq.nlargest(2, [100, 2, 400, 500, 400])

output = [(3,500), (2, 400)]

这已经花了我几个小时.我无法弄清楚.

我总是用tar czf file.tar.gz dirname而不是tar -czf file.tar.gz dirname(没有-)因为速度更快

我知道......从文档中,我所做的是错的.

但是我命令的效果是什么？

(到目前为止,我没有看到我的命令有任何问题...有时我认为为什么文档建议tar -czf file.tar.gz dirname而不是tar czf file.tar.gz dirname？)

我正在阅读Koans教程(这是一个很好的学习方法),我遇到了这样的说法:

assert_equal __, "one two-three".sub(/(t\w*)/) { $1[0, 1] }

在这个语句中,__是我应该放置我的预期结果以使测试正确执行的地方.我已经盯着它看了一段时间并将其中的大部分分开,但我无法弄清楚最后一点意味着什么:

{ $1[0, 1] }

预期的答案是:

"one t-three"

我期待着:

"t-t"

我做了一个如下的小脚本来读取文件组并对它们进行tar,它的工作正常,接受压缩文件包含未压缩时文件的完整路径.没有目录结构有没有办法做到这一点？

compressor = tarfile.open(PATH_TO_ARCHIVE + re.sub('[\s.:"-]+', '', 
    str(datetime.datetime.now())) + '.tar.gz', 'w:gz')

for file in os.listdir(os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, PATH_CSS_DB_OUT)):
    compressor.add(os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, PATH_CSS_DB_OUT) + file)

compressor.close()

我正在尝试使用easy_install来安装MySQL-python.它几乎立即失败:

_mysql.c:36:23:错误:my_config.h:没有这样的文件或目录
_mysql.c:38:19:错误:mysql.h:没有这样的文件或目录
_mysql.c:39:26:错误:mysqld_error. h:没有这样的文件或目录
_mysql.c:40:20:错误:errmsg.h:没有这样的文件或目录

它找不到标题.我安装了标头,它们只是从/ opt中的源代码安装.它显然不是在寻找那里.我该如何看待它？例如,如果这是配置,我可以做类似"--with-mysql =/opt/mysql"的操作.看来easy_install没有这样的选项.还在研究,如果我找到答案,我会在这里发布.

我如何使用 Python“捕获”用户在 Web 浏览器中选择的文本？该脚本将在后台闲置，当按下某个组合键时，它会“获取”用户选择的文本。想想复制和粘贴，只是它复制到我的应用程序而不是剪贴板。

谢谢！我想指出的是，这适用于 Mac。

执行 scikit-learn 教程中的多类示例时

• http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html#multiclass-vs-multilabel-fitting

我遇到了一个轻微的奇怪现象。

>>> import sklearn
>>> sklearn.__version__
0.19.1

>>> from sklearn.svm import SVC
>>> from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
>>> from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

>>> X = [[1, 2], [2, 4], [4, 5], [3, 2], [3, 1]]
>>> y = [0, 0, 1, 1, 2] # Three classes

>>> clf = OneVsRestClassifier(estimator=SVC(random_state=0))
>>> clf.fit(X, y).predict(X)
array([0, 0, 1, 1, 2])

这一切都很好。现在使用 one-hot 编码：

>>> y = LabelBinarizer().fit_transform(y)
>>> y
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 0],
       [0, 1, 0], …

我创建了 Pydantic 模型。但它不转换并输出错误请告诉我，出了什么问题。

classDTO：

from pydantic import BaseModel,Field
from typing import List,Dict
from datetime import date

class OurBaseModel(BaseModel):
    pass
    #class Config:
        #orm_mode = True

class SessionSubjectDTO(OurBaseModel):
    edu_year: int
    semester_type: str
    
class MarkDTO(OurBaseModel):
    semester_number: int
    subject_name: str
    control_type: str
    mark: str  # or int
    session_subject: SessionSubjectDTO #= Field(None, alias="SessionSubjectDTO")
    
class MarksDTO(OurBaseModel):
    __root__: List[MarkDTO]
    
class AttestationDTO(BaseModel):
    subject_name: str
    value: int
    attestation_start_date: date
    
class AttestationsDTO(OurBaseModel):
    __root__: List[AttestationDTO]
    
class DebtDTO(OurBaseModel):
    semester_number: int
    subject_name: str
    control_type: str
    session_subject: SessionSubjectDTO #= Field(None, alias="SessionSubjectDTO")
    
class DebtsDTO(OurBaseModel): …