我知道如何在单独的行上使用for循环和if语句,例如:
>>> a = [2,3,4,5,6,7,8,9,0]
... xyz = [0,12,4,6,242,7,9]
... for x in xyz:
... if x in a:
... print(x)
0,4,6,7,9
而且我知道当语句很简单时我可以使用列表理解来组合这些,例如:
print([x for x in xyz if x in a])
但是我找不到的是一个很好的例子(复制和学习)演示了一组复杂的命令(不仅仅是"print x"),这些命令是在for循环和一些if语句的组合之后发生的.我期望的东西看起来像:
for x in xyz if x not in a:
print(x...)
这不是python应该工作的方式吗？
调用静态方法的标准方法是什么？我可以考虑使用constructor或使用类本身的名称,我不喜欢后者,因为它没有必要.前者是推荐的方式,还是还有其他的东西？
这是一个(人为的)例子:
class SomeObject {
constructor(n){
this.n = n;
}
static print(n){
console.log(n);
}
printN(){
this.constructor.print(this.n);
}
}
在MDN文档中:https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Statements/for...of
该for...of构造被描述为能够迭代"可迭代"对象.但有没有一种很好的方法来决定一个对象是否可迭代？
我试图找到数组,迭代器和生成器的公共属性,但一直无法这样做.
除了for ... of在try块中执行并检查类型错误之外,还有一种干净的方法吗？
你如何测试pytest中的单个文件？我只能在文档中找到忽略选项而不"仅测试此文件"选项.
最好这可以在命令行上工作而不是setup.cfg,因为我想在ide中运行不同的文件测试.整个套房需要很长时间.
我有两个一维数组,x和y,一个比另一个小.我试图在x中找到y的每个元素的索引.
我发现了两种天真的方法,第一种是缓慢的,第二种是内存密集型.
indices= []
for iy in y:
indices += np.where(x==iy)[0][0]
xe = np.outer([1,]*len(x), y)
ye = np.outer(x, [1,]*len(y))
junk, indices = np.where(np.equal(xe, ye))
有更快的方式或更少的内存密集型方法吗？理想情况下,搜索将利用这样一个事实,即我们在列表中搜索的不是一件事,而是很多事情,因此稍微更适合并行化.如果您不假设y的每个元素实际上都在x中,则奖励积分.
我对github的互联网速度从来都不快,并且它以50kb/s的速度挥之不去(我的互联网速度是20mbit,这不是很快,但仍比这快得多).根据我的估计,存储库是多gb,因此需要很长时间.
git是否支持使用多线程下载对象,这样我可以最大化我的网速？
YAML是否支持多行字符串中的注释？
我正在尝试做这样的事情,但验证器正在抛出错误:
key:
#comment
value
#comment
value
value #comments here don't work either
是否有更短的ES6方式:
var assert = require('chai').assert;
比
import chai from 'chai';
var assert = chai.assert;
(chai是chai-assertion库,万一你还没有听说过.)
我在模型中的某些功能可能需要一些时间才能生成,因此要快速试验多个功能和参数,最好将这些功能保存到磁盘供以后使用.
作为一个具体的例子(从这里开始),假设我有以下管道:
pipeline = Pipeline([
('extract_essays', EssayExractor()),
('features', FeatureUnion([
('ngram_tf_idf', Pipeline([
('counts', CountVectorizer()),
('tf_idf', TfidfTransformer())
])),
('essay_length', LengthTransformer()),
('misspellings', MispellingCountTransformer())
])),
('classifier', MultinomialNB())
])
我想换CountVectorizer()到CountVectorizer(max_features=1000),那么只CountVectorizer,MultinomialNB需要因为参数重新计算或已改变之前的变换.
这可以以某种方式实现吗？
启用coverage后,如何在PyCharm中调试py.test？
使用覆盖率启用覆盖率--cov=project --cov-report=term-missing,删除此密码并触发断点.
版本:pycharm 5.0.3,pytest == 2.8.5,pytest-cache == 1.0,pytest-cov == 2.2.0,pytest-pep8 == 1.0.6,pytest-xdist == 1.13.1,python-连身== 2.6.0.
(感谢jon关于进一步诊断问题的建议)