小编d.a*_*d.a的帖子

我的项目中有两个不同的模块.一个是包含的配置文件

LOGGING_ACTIVATED = False

这个常量用在第二个模块中(让我们称之为main),如下所示:

if LOGGING_ACTIVATED:
    amqp_connector = Connector()

在我的主模块的测试类中,我想用该值修补此常量

True

不幸的是,以下不起作用

@patch("config.LOGGING_ACTIVATED", True)

这也不起作用:

@patch.object("config.LOGGING_ACTIVATED", True)

有人知道如何修补不同模块的常量吗？

我们正在使用 AWS EMR 集群运行批处理 Spark 作业。这些作业定期运行，我们希望通过 AWS Step Functions 来编排这些作业。

截至 2019 年 11 月，Step Functions 已原生支持 EMR。向集群添加 Step 时，我们可以使用以下配置：

"Some Step": {
    "Type": "Task",
    "Resource": "arn:aws:states:::elasticmapreduce:addStep.sync",
    "Parameters": {
        "ClusterId.$": "$.cluster.ClusterId",
        "Step": {
            "Name": "FirstStep",
            "ActionOnFailure": "CONTINUE",
            "HadoopJarStep": {
                "Jar": "command-runner.jar",
                "Args": [
                    "spark-submit",
                    "--class",
                    "com.some.package.Class",
                    "JarUri",
                    "--startDate",
                    "$.time",
                    "--daysToLookBack",
                    "$.daysToLookBack"
                ]
             }
         }
     },
     "Retry" : [
         {
             "ErrorEquals": [ "States.ALL" ],
             "IntervalSeconds": 1,
             "MaxAttempts": 1,
             "BackoffRate": 2.0
         }
     ],
     "ResultPath": "$.firstStep",
     "End": true
}

在 HadoopJarStep 的 Args …

我有一个 numpy 矩阵，想在其上附加另一个矩阵。

这两个矩阵具有以下形状：

m1.shape = (2777, 5902)  m2.shape = (695, 5902)

我想将 m2 附加到 m1 以便新矩阵具有以下形状：

m_new.shape = (3472, 5902)

当我使用 numpy.append 或 numpy.concatenate 时，我只会得到一个新数组，其中包含两个矩阵和形状 (2,1)。

你们中的任何一个人都知道如何从两个矩阵中获得一个大矩阵？

附加信息：两者都是稀疏矩阵。

编辑： m1 看起来像

(0, 1660)   0.444122811195
(0, 3562)   0.260868771714
(0, 4743)   0.288149437574
(0, 4985)   0.514889706991
(0, 5215)   0.272163636657
(0, 5721)   0.559006134727
(1, 555)    0.0992498400527
(1, 770)    0.133145289523
(1, 790)    0.0939044698233
(1, 1097)   0.259867567986
(1, 1285)   0.188836288168
(1, 1366)   0.24707459927
(1, 1499)   0.237997843516
(1, 1559)   0.120069347224
(1, 1701)   0.17660176488
(1, 1926)   0.185678520634 …