Questions tagged «python»

我在Python中有一个列表，我想检查是否有任何负数。Specman具有has()用于列表的方法，该方法可以： x: list of uint; if (x.has(it < 0)) { // do something }; itSpecman关键字又在哪里映射到列表的每个元素。 我觉得这很优雅。我浏览了Python文档，找不到类似的东西。我能想到的最好的是： if (True in [t < 0 for t in x]): # do something 我觉得这很不雅致。有没有更好的方法在Python中执行此操作？

110 python  list 

了解Python 多重处理（来自PMOTW文章），并且希望澄清一下join()方法的。 在2008年的旧教程中，它指出，没有p.join()以下代码中的调用，“子进程将处于空闲状态而不会终止，成为必须手动杀死的僵尸”。 from multiprocessing import Process def say_hello(name='world'): print "Hello, %s" % name p = Process(target=say_hello) p.start() p.join() 我添加的打印输出PID，以及一个time.sleep测试，并就我所知道的，在自己的进程终止： from multiprocessing import Process import sys import time def say_hello(name='world'): print "Hello, %s" % name print 'Starting:', p.name, p.pid sys.stdout.flush() print 'Exiting :', p.name, p.pid sys.stdout.flush() time.sleep(20) p = Process(target=say_hello) …

110 python  multiprocessing 

我想在共享内存中使用一个numpy数组，以便与多处理模块一起使用。困难是像numpy数组一样使用它，而不仅仅是ctypes数组。 from multiprocessing import Process, Array import scipy def f(a): a[0] = -a[0] if __name__ == '__main__': # Create the array N = int(10) unshared_arr = scipy.rand(N) arr = Array('d', unshared_arr) print "Originally, the first two elements of arr = %s"%(arr[:2]) # Create, start, and finish the child processes p …

110 python  numpy  multiprocessing  shared 

Python的标准库具有用于配置文件解析（configparser），环境变量读取（os.environ）和命令行参数解析（argparse）的模块。我想编写一个可以完成所有这些任务的程序，并且： 具有一系列的选项值： 默认选项值，被覆盖 配置文件选项，被覆盖 环境变量，被覆盖 命令行选项。 允许在命令行上使用例如指定一个或多个配置文件位置--config-file foo.conf，并读取该位置（代替或添加到常规配置文件中）。这仍然必须遵循上述级联。 允许在单个位置定义选项，以确定配置文件和命令行的解析行为。 将已解析的选项统一为一个选项值集合，供程序的其余部分访问，而无需关心它们的来源。 我需要的所有内容显然都在Python标准库中，但它们不能一起正常工作。 如何以最小的Python标准库偏差实现此目标？

110 python  environment-variables  command-line-arguments  configuration-files 

我是Spark的新手，正在尝试使用Spark从文件读取CSV数据。这是我在做什么： sc.textFile('file.csv') .map(lambda line: (line.split(',')[0], line.split(',')[1])) .collect() 我希望此调用可以给我列出文件的前两列，但出现此错误： File "<ipython-input-60-73ea98550983>", line 1, in <lambda> IndexError: list index out of range 尽管我的CSV文件不止一列。

110 python  csv  apache-spark  pyspark 

最近，我正在使用Python模块os，当我尝试更改文件的权限时，没有得到预期的结果。例如，我打算将权限更改为rw-rw-r--， os.chmod("/tmp/test_file", 664) 所有权许可实际上是-w--wx ---（230） --w--wx--- 1 ag ag 0 Mar 25 05:45 test_file 但是，如果我在代码中将664更改为0664，则结果正是我所需要的，例如 os.chmod("/tmp/test_file", 0664) 结果是： -rw-rw-r-- 1 ag ag 0 Mar 25 05:55 test_file 任何人都可以帮助解释为什么前导0对于获得正确结果如此重要吗？

110 python  file  permissions  chmod 

我应该如何计算以python为底数的两个日志。例如。我在使用对数基数2的地方有这个方程式 import math e = -(t/T)* math.log((t/T)[, 2])

110 python  logarithm 

我正在使用pycharm IDE进行python开发，它对Django代码非常完美，因此怀疑将制表符转换为空格是默认行为，但是在python IDE中到处都有错误，因为它无法自动将制表符转换为空格，有没有一种方法可以实现这个。

110 python  pycharm 

比较输出结果可发现差异： user@user-VirtualBox:~$ pip list feedparser (5.1.3) pip (1.4.1) setuptools (1.1.5) wsgiref (0.1.2) user@user-VirtualBox:~$ pip freeze feedparser==5.1.3 wsgiref==0.1.2 Pip的文档状态 freeze Output installed packages in requirements format. list List installed packages. 但是什么是“需求格式”？为什么pip list生成的清单比清单更全面pip freeze？

110 python  python-2.7  python-3.x  pip 

Python 3.2.3。这里列出了一些想法，这些想法可以在常规var上使用，但是** kwargs似乎遵循不同的规则...所以，为什么这行不通？我如何检查** kwargs中的键是否存在？ if kwargs['errormessage']: print("It exists") 我也认为这应该可行，但是不- if errormessage in kwargs: print("yeah it's here") 我猜是因为kwargs是可迭代的？我是否必须遍历它只是为了检查是否存在特定的密钥？

110 python  dictionary  python-3.x  kwargs 

更新：此问题与Google Colab的“笔记本设置：硬件加速器：GPU”有关。在添加“ TPU”选项之前就写了这个问题。 阅读关于Google Colaboratory提供免费Tesla K80 GPU的多个激动人心的公告，我试图在它上运行fast.ai课程，以使其永远无法完成-很快耗尽内存。我开始调查原因。 最重要的是，“免费的Tesla K80”并不是所有人都“免费”的-因为其中只有一小部分是“免费的”。 我从加拿大西海岸连接到Google Colab，我只能得到0.5GB的24GB GPU RAM。其他用户可以访问11GB的GPU RAM。 显然，对于大多数ML / DL工作而言，0.5GB GPU RAM是不够的。 如果您不确定自己能得到什么，这里是我拼凑的一点调试功能（仅适用于笔记本的GPU设置）： # memory footprint support libraries/code !ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi !pip install gputil !pip install psutil !pip install humanize import psutil import humanize import os import GPUtil as GPU GPUs = …

110 python  machine-learning  gpu  ram  google-colaboratory 

我有一个列表，(a, b)希望matplotlib在python中绘制为实际的xy坐标。当前，它正在绘制两个图，其中列表的索引给出x坐标，第一个图的y值是对中的as，第二个图的y值是对中的bs。 澄清一下，我的数据看起来像这样：li = [(a,b), (c,d), ... , (t, u)] 我想做一个单行代码，只是调用plt.plot()不正确。如果我不需要单线，我可以轻松地做： xs = [x[0] for x in li] ys = [x[1] for x in li] plt.plot(xs, ys) 如何获取matplotlib将这些对绘制为xy坐标？

110 python  matplotlib  plot  coordinates 

我已经设置了PyCharm，创建了我的virtualenv（通过virtual env命令，或者直接在PyCharm中），并将那个环境激活为我的解释器。一切正常。 但是，如果我使用“工具，打开终端”打开终端，则提供的shell提示未使用虚拟环境。我仍然必须source ~/envs/someenv/bin/activate在该终端内使用才能激活它。 另一种方法是在外壳中激活环境，然后从该环境运行PyCharm。这是“可行的”但很丑陋，这意味着如果我从PyCharm切换环境或项目，我会遇到重大问题：我现在使用的是完全错误的环境。 还有其他更简便的方法来使“工具，打开终端”自动激活虚拟环境吗？

110 python  django  shell  virtualenv  pycharm 

我在某些代码上运行pylint，并收到错误“公共方法太少（0/2）”。此消息是什么意思？该pylint的文档也没有什么帮助： 当类的公共方法太少时使用，因此请确保它确实值得。

110 python  pylint 

我想并行化我的Python程序，以便它可以在运行它的机器上使用多个处理器。我的并行化非常简单，因为程序的所有并行“线程”都是独立的，并将其输出写入单独的文件。我不需要线程交换信息，但是必须知道线程何时完成，因为管道的某些步骤取决于它们的输出。 可移植性很重要，因为我希望它可以在Mac，Linux和Windows上的任何Python版本上运行。考虑到这些限制，哪个是实现此功能的最合适的Python模块？我试图在线程，子进程和多处理之间做出选择，它们似乎都提供了相关的功能。 有什么想法吗？我想要最简单的便携式解决方案。

110 python  multithreading  parallel-processing