小编use*_*125的帖子

所以我通过这个资源学习Django(1,3,1,'final',0):http://www.djangobook.com/en/2.0/chapter05/

我通过Synaptic安装了'mysql-server'和'python-mysqldb'.我更改了settings.py中的相关设置.

上面提到的这本书告诉我们从manage.py shell运行:

>>> from django.db import connection
>>> cursor = connection.cursor()

运行这些命令后出现此错误:

OperationalError: (1044, "Access denied for user ''@'localhost' to database 'mydb'")

  Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/django/db/backends/__init__.py", line 250, in cursor
    cursor = self.make_debug_cursor(self._cursor())
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/django/db/backends/mysql/base.py", line 322, in _cursor
    self.connection = Database.connect(**kwargs)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/MySQLdb/__init__.py", line 81, in Connect
    return Connection(*args, **kwargs)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/MySQLdb/connections.py", line 187, in __init__
    super(Connection, self).__init__(*args, **kwargs2)
OperationalError: (1044, "Access denied for user …

说我正在使用'requests'python库.

req = requests.get("http://google.com")

在此之后,如果我输入req.,我应该得到一个我可以访问的所有方法的列表.但由于某种原因,我没有,即使我手动按ctrl-space.

如果我在ipython中尝试这个,我会得到自动完成建议.即使我通过pycharm中内置的python控制台尝试它,我也会得到建议.

为什么会这样？

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#indexing

我对Pandas HDF5 IO中的数据列概念感到困惑.此外,谷歌上搜索它的信息很少甚至没有.由于我在一个涉及HDF5存储的大型项目中潜入熊猫,我想清楚这些概念.

文档说:

您可以指定(和索引)您希望能够执行查询的某些列(可以随时查询的可索引列除外).例如,假设您要在磁盘上执行此常见操作,并仅返回与此查询匹配的帧.您可以指定data_columns = True以强制所有列为data_columns

这令人困惑:

1. other than the indexable columns, which you can always query:什么是'可索引'列？并非所有列都可以"可索引"吗？这个术语是什么意思？

2. For instance say you want to perform this common operation, on-disk, and return just the frame that matches this query.这与Pytable上的正常查询有何不同; 有没有任何索引data_columns？

3. 非索引,索引和data_column列之间的根本区别是什么？

如果我创建两个列表并压缩它们

a=[1,2,3]
b=[7,8,9]
z=zip(a,b)

然后我将z分为两个列表

l1=list(z)
l2=list(z)

然后l1的内容变得很好[(1,7),(2,8),(3,9)],但l2的内容只是[].

我想这是python关于iterables的一般行为.但作为从C家族迁移的新手程序员,这对我来说没有意义.为什么它会以这种方式表现？有没有办法解决这个问题？

我的意思是,是的,在这个特定的例子中,我可以将l1复制到l2中,但一般来说有一种方法可以'重置'Python用来迭代'z'后迭代它一次吗？

CTRL SHIFT P -> Package control : Install package

如果我去这里,我马上就会收到错误

'Package Control: There are no packages available for installation'

我怀疑这可能是因为我的大学认证代理.但是我已经正确地设置了我的系统变量,所以像URLLIB2这样的东西运行良好.

我还添加了(使用正确的值)

"http_proxy": "http://id:pass@proxy:port",
"https_proxy": "http://id:pass@proxy:port", 

到Package控件的默认设置.我仍然得到这个错误.知道如何进一步调试吗？

package P1;

public class Base {

   private void pri( ) { System.out.println("Base.pri()");  }

   void pac( ) {  System.out.println("Base.pac()");  }

   protected void pro( ) { System.out.println("Base.pro()"); }

   public void pub( ) { System.out.println("Base.pub()"); }

   public final void show( ) {
       pri();  
       pac();  
       pro();  
       pub(); 
   }    
} 

和

package P2;

import P1.Base;

public class Concrete1 extends Base {
   public void pri( ) { System.out.println("Concrete1.pri()"); }
   public void pac( ) { System.out.println("Concrete1.pac()"); }
   public void pro( ) { System.out.println("Concrete1.pro()"); }
   public void pub( …

我正在通过DiveIntoPython并遇到这个:

Java和Powerbuilder通过参数列表支持函数重载,即一个类可以有多个具有相同名称但不同数量的参数或不同类型的参数的方法.其他语言(最着名的是PL/SQL)甚至支持通过参数名称进行函数重载; 即一个类可以有多个方法具有相同的名称和相同数量的相同类型但不同的参数名称的参数.Python不支持这些; 它没有任何形式的函数重载.方法仅由它们的名称定义,并且每个类只有一个方法具有给定名称.因此,如果后代类具有__init__方法,则它始终会覆盖祖先__init__方法,即使后代使用不同的参数列表定义它也是如此.同样的规则适用于任何其他方法.

这不是一个主要的缺点,子类的__init__方法总是会覆盖超类的__init__方法吗？所以,如果我初始化一些变量和类调用一些功能class1的__init__,然后我得到一个子类class2(class1)的话,我不得不重新初始化所有class1的变量,并调用这些功能class2的__init__？

我很确定我误解了这一切,所以如果有人澄清这一点,那就太好了.

我很困惑的操作看起来像这样.我一直在常规的Numpy阵列上做这个,但是在一个memmap中我想知道它是如何工作的.

arr2 = np.argsort(np.argsort(arr1,axis=0),axis=0) / float(len(arr1)) * 100
#This is basically to calculate Percentile rank of each value wrt the entire column

这是我在普通的numpy数组上使用的.

现在.考虑到arr1 现在是一个20GB的memmapped数组,我有几个问题:

1:

arr2 = np.argsort(np.argsort(arr1,axis=0),axis=0) / float(len(arr1)) * 100 

arr2将是一个常规的numpy数组,我假设？所以执行这个将是灾难性的记忆明智吗？

考虑到我现在已经创建arr2了一个正确大小的Memmapped数组(用全零填充).

2:

arr2 = np.argsort(np.argsort(arr1,axis=0),axis=0) / float(len(arr1)) * 100

VS

arr2[:] = np.argsort(np.argsort(arr1,axis=0),axis=0) / float(len(arr1)) * 100

有什么不同？

3.

单独计算np.argsort作为临时memmapped数组和np.argsort(np.argsort)临时memmapped数组然后执行操作会更高效吗？由于20GB阵列的argsort数组本身就相当庞大!

我认为这些问题将帮助我澄清python中memmapped数组的内部工作原理!

谢谢...

[Windows 7 64 位；蟒蛇2.7]

如果我尝试使用 Urllib2，则会收到此错误

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\cYanide\Documents\Python Challenge\1\1.py", line 7, in <module>
    response = urllib2.urlopen('http://python.org/')
  File "C:\Python27\lib\urllib2.py", line 126, in urlopen
    return _opener.open(url, data, timeout)
  File "C:\Python27\lib\urllib2.py", line 400, in open
    response = meth(req, response)
  File "C:\Python27\lib\urllib2.py", line 513, in http_response
    'http', request, response, code, msg, hdrs)
  File "C:\Python27\lib\urllib2.py", line 438, in error
    return self._call_chain(*args)
  File "C:\Python27\lib\urllib2.py", line 372, in _call_chain
    result = func(*args)
  File "C:\Python27\lib\urllib2.py", line 521, in http_error_default
    raise HTTPError(req.get_full_url(), code, msg, …

我第一次使用Google App Engine,我对此错误感到困惑,我无法理解如何进一步调试此问题.

我在我的帐户下创建了一个应用程序,然后我试图通过Google App Engine Launcher上传一个python文件.但我一直在犯这个错误.

08:39 PM Host: appengine.google.com
08:39 PM Application: gappproxytestapp; version: 1
08:39 PM 
Starting update of app: gappproxytestapp, version: 1
08:39 PM Getting current resource limits.
2012-11-13 20:40:32,505 ERROR appcfg.py:2202 An error occurred processing file '': <urlopen error [Errno 10054] An existing connection was forcibly closed by the remote host>. Aborting. 
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Program Files (x86)\Google\google_appengine\appcfg.py", line 171, in <module>
    run_file(__file__, globals())
  File "C:\Program Files (x86)\Google\google_appengine\appcfg.py", line 167, in run_file …