Questions tagged «python»

我已经阅读了__getitem__Python文档中的大多数文档，但仍然无法理解它的含义。 因此，我所能理解的__getitem__就是用于实现类似的调用self[key]。但是它有什么用？ 可以说我以这种方式定义了一个python类： class Person: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __getitem__(self,key): print ("Inside `__getitem__` method!") return getattr(self,key) p = Person("Subhayan",32) print (p["age"]) 这将返回预期的结果。但是为什么要__getitem__首先使用？我还听说过Python __getitem__内部调用。但是为什么要这样做呢？ 有人可以详细解释一下吗？

138 python 

许多用户都将其作为切换到Pytorch的原因，但是我还没有找到牺牲/最渴望的实用质量，速度和执行力的理由/解释。 以下是代码基准测试性能，即TF1与TF2的对比-TF1的运行速度提高了47％至276％。 我的问题是：在图形或硬件级别上，什么导致如此显着的下降？ 寻找详细的答案-已经熟悉广泛的概念。相关的Git 规格：CUDA 10.0.130，cuDNN 7.4.2，Python 3.7.4，Windows 10，GTX 1070 基准测试结果： UPDATE：禁用每下面的代码不会急于执行没有帮助。但是，该行为是不一致的：有时以图形方式运行会有所帮助，而其他时候其运行速度要比 Eager 慢。 由于TF开发人员没有出现在任何地方，因此我将自己进行调查-可以跟踪相关Github问题的进展。 更新2：分享大量实验结果，并附有解释；应该在今天完成。 基准代码： # use tensorflow.keras... to benchmark tf.keras; used GPU for all above benchmarks from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Bidirectional, Conv1D from keras.layers import Flatten, Dropout from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

我有以下代码行（不要怪罪命名约定，它们不是我的）： subkeyword = Session.query( Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word ).filter_by( subkeyword_company_id=self.e_company_id ).filter_by( subkeyword_word=subkeyword_word ).filter_by( subkeyword_active=True ).one() 我不喜欢它的外观（不太可读），但是在这种情况下，我没有更好的主意将行数限制为79个字符。有没有更好的方法来破解它（最好没有反斜杠）？

137 python  coding-style  pep8 

几个月前，我在纽约接受了一家对冲基金公司的采访，不幸的是，我没有获得数据/软件工程师的实习机会。（他们还要求解决方案使用Python。） 我几乎搞砸了第一次面试的问题... 问题：给定一百万个数字的字符串（例如，Pi），编写一个函数/程序，该函数/程序返回所有重复的3位数字，并且重复次数大于1 例如：如果字符串为：123412345123456则函数/程序将返回： 123 - 3 times 234 - 3 times 345 - 2 times 在面试失败后，他们没有给我解决方案，但他们确实告诉我，解决方案的时间复杂度恒定为1000，因为所有可能的结果都介于： 000-> 999 现在我正在考虑它，我认为不可能提出一个恒定时间算法。是吗？

137 python  algorithm  data-structures  number-theory 

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案会得到事实，参考或专业知识的支持，但是这个问题可能会引起辩论，争论，民意调查或扩展讨论。如果您认为此问题可以解决并且可以重新提出，请访问帮助中心以获取指导。 7年前关闭。 我已经使用python多年了，但是我对python Web编程的经验很少。我想创建一个非常简单的Web服务，该服务公开来自现有python脚本的一些功能以供公司使用。它可能会在csv中返回结果。什么是最快的方法？如果它影响您的建议，那么我很可能会在此之后添加更多功能。

137 python  web-services 

cgi.escape似乎是一种可能的选择。它运作良好吗？有什么更好的东西吗？

137 python  html 

给定以下格式（.properties或.ini）： propertyName1=propertyValue1 propertyName2=propertyValue2 ... propertyNameN=propertyValueN 对于Java，有一个Properties类，该类提供了解析/与上述格式交互的功能。 python的标准库（2.x）中有类似的东西吗？ 如果没有，我还有什么其他选择？

137 python  properties 

在史前时代（Python 1.4）中，我们做到了： fp = open('filename.txt') while 1: line = fp.readline() if not line: break print line 在Python 2.1之后，我们做到了： for line in open('filename.txt').xreadlines(): print line 在Python 2.3中获得便捷的迭代器协议之前，它可以做到： for line in open('filename.txt'): print line 我看过一些使用更详细的示例： with open('filename.txt') as fp: for line in fp: print line 这是首选的方法吗？ [edit]我知道with语句可以确保关闭文件...但是为什么文件对象的迭代器协议中没有包含该语句呢？

137 python  python-3.x  python-2.7 

python setup.py install会自动安装requires=[]使用中列出的软件包easy_install。我该如何使用它pip呢？

137 python  easy-install  pip 

我想执行元素明智的乘法，将两个列表按值在Python中相乘，就像我们在Matlab中可以做到的那样。 这就是我在Matlab中要做的。 a = [1,2,3,4] b = [2,3,4,5] a .* b = [2, 6, 12, 20] 对于from 和from的每个组合x * y，列表理解将给出16个列表条目。不确定如何映射。xayb 如果有人对此感兴趣，我有一个数据集，并想乘以Numpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =)。

137 python  list  multiplying  elementwise-operations 

我正在为我的站点制作URL缩短器，而我目前的计划（我愿意接受建议）是使用节点ID来生成缩短的URL。因此，从理论上讲，节点26可能是short.com/z，节点1可能是short.com/a，节点52可能是short.com/Z，节点104可能是short.com/ZZ。当用户转到该URL时，我需要撤消该过程（显然）。 我可以想到一些可行的方法来解决此问题，但我想还有更好的方法。有什么建议？

137 python  integer  ascii  encode 

我们的许多模块都始于： try: import json except ImportError: from django.utils import simplejson as json # Python 2.4 fallback. ...这是整个文件中唯一的Pyflakes警告： foo/bar.py:14: redefinition of unused 'json' from line 12 我如何让Pyflakes忽略这一点？ （通常我会去阅读文档，但是链接断开了。如果没有人回答，我只会阅读源代码。）

137 python  pyflakes 

在使用SciPy的和NumPy的一个项目，我应该使用scipy.pi，numpy.pi或math.pi？

137 python  numpy  scipy  pi 

如何从字符串中删除除数字以外的所有字符？

137 python  string 

我如何写一个等于的lambda表达式： def x(): raise Exception() 不允许以下内容： y = lambda : raise Exception()

137 python