小编dab*_*ues的帖子

I am using PyCharm to develop some Python app. I am trying to use as cutting-edge python as possible, so I am making use of new python features. I have a problem with type hinting.

Let's all take a look at my DataAnalyzer class:

class DataAnalyzer:

    def __init__(self, train_data: pd.DataFrame, test_data: pd.DataFrame) -> None:
        self.train_data = train_data
        self.test_data = test_data

    def analyze(self):
        pass

Now PyCharm spams me with yellow bulbs wanting me to add type annotations to self.train_data and …

我有一个我使用的python项目：

• 管道
• 毒物
• pytest

还有很多。

基本上，我想添加tox到我的 gitlab 管道中。而几乎一切似乎工作，打电话mypy，flake8或black从TOX工作正常。但是，当我tox -e py37在启用覆盖率的情况下调用（所以我想运行测试）时，会运行测试，我可以看到它们的结果，但是覆盖率是0% （100%仅在空__init__文件等上）并且我收到警告：Coverage.py warning: No data was collected. (no-data-collected)。

这是我与 pytest 相关的部分tox.ini：

[tox]
envlist = flake8,mypy,black,py37

[testenv]
extras = tests
commands=
    pytest --cov -ra --tb=short {posargs}

这是我的.coveragerc：

[run]
branch = True
source =
    foo

omit = 
    foo/__init__.py
    foo/__main__.py
    foo/bar/__init__.py
    foo/baz/__init__.py

[report]
exclude_lines =
    pragma: no cover
    if __name__ == .__main__.
show_missing …

在我开始之前，我想说 - 我知道，有无数类似的问题，但我找不到我的问题的答案。我有一个这样的目录结构：

.
??? project
?   ??? A
?   ?   ??? __init__.py
?   ?   ??? somelib.py
?   ??? B
?   ??? C
?   ?   ??? C
?   ?       ??? foo.py
?   ?       ??? __init__.py
?   ??? __init__.py
??? run.sh

运行.sh：

python3 project/C/C/foo.py

foo.py :

from project.A.somelib import somefunc

VS Code 实际上获得了智能感知foo.py- 它告诉我可以从somelib. 但是当我运行时run.sh，我收到此错误消息：

from project.A.somelib import somefunc
ModuleNotFoundError: No module named 'project'

有没有办法在保留这个目录结构的同时解决这个问题？

• 添加project/__init__.py什么都没改变
• 将sys.path在foo.py如下所示：

['/home/dabljues/projects/project/project/C/C', …

我有一个pandas.DataFrame，我想根据两列绘制一个图形：Age（int），Survived（int- 0或1）。现在我有这样的事情：

这是我使用的代码：

class DataAnalyzer:

    def _facet_grid(self, func, x: List[str], col: str = None, row: str = None) -> None:
        g = sns.FacetGrid(self.train_data, col=col, row=row)
        if func == sns.barplot:
            g.map(func, *x, ci=None)
        else:
            g.map(func, *x)
        g.add_legend()
        plt.show()

    def analyze(self) -> None:
        # Check if survival rate is connected with Age
        self._facet_grid(plt.hist, col='Survived', x=['Age'])

因此，这在两个子图中显示。这是好事，但它很难看到的具有记录的金额之间的差额0VS 1在Survived列，对于特定的年龄范围。

所以我想要这样的东西：

在这种情况下，您会看到这种差异。是否有某种方法可以做到seaborn（因为我可以很容易地对其进行操作pandas.DataFrame）？matplotlib如果可能的话，我不想使用香草

如这个问题所示：link，如果两个if分支都有效，则两者之间没有区别：

const int foo = 5;
if (foo == 5)
{
    ...
}
else 
{
    ...
}

和

const int foo = 5;
if constexpr (foo == 5)
{
    ...
}
else 
{
    ...
}

在优化方面（在两种情况下else都不会实例化分支）。因此，如果if可以在编译时检查vanilla中的表达式（它涉及到const或constexpr），那么优化也可以在此处进行。

我以前认为这是的目的if constexpr，但我错了。那么，除了用例之外，还有没有if constexpr其他用例，那么我们可能只有许多if分支有效之一？

我有以下问题。我想从 获取输出git diff，但对于所有未提交的本地更改（这意味着未暂存和暂存的文件）。

我不是在搜索 git log 或任何其他输出，它必须被git diff输出，因为然后我用我制作的解析器解析它。

现在我有：

所有未暂存的文件：

git diff

暂存 + 未暂存文件 + 所有本地提交（与远程相比）

git diff origin/master

现在，我错过了可以获取git diff所有未暂存和已暂存文件的部分，但不将其与远程进行比较（因为它也需要所有本地提交），而只是将其与上次本地提交进行比较。有没有办法做到这一点？

所以假设我有一本这样的字典：

d = {"key1": (1, 2, 3), "key2": ("3", "4", "5")}

我想要实现的（没有嵌套循环，以真正的 Pythonic 方式）是以这种方式获取所有键值组合：

[("key1", 1), ("key1", 2), ("key1", 3), ("key2", "3"), ("key2", "4"), ("key2", "5")]

所以就像键的分配值的组合一样，因为该值将是一个容器。

我尝试浏览itertools文档，但我似乎没有找到任何可以帮助我解决这个问题的东西。有什么办法可以很好地做到这一点，还是我使用循环？