Questions tagged «python»

给定一个IP地址（例如192.168.0.1），如何在Python中检查它是否在网络中（例如192.168.0.0/24）？ Python中是否有用于IP地址操作的通用工具？诸如主机查找，将IP地址添加到int，将网络地址与netmask转换为int之类的东西？希望可以在标准Python库中找到2.5。

100 python  networking  ip-address  cidr 

在Python中生成随机哈希（MD5）的最简单方法是什么？

100 python  hash  md5 

我有一个作为后台程序运行的python守护程序/如何快速查看（使用python）我的守护程序是否正在运行，如果没有运行，请启动它？ 我想通过这种方式来修复守护程序的任何崩溃，因此该脚本不必手动运行，它将在调用后立即自动运行，然后保持运行状态。 如何检查（使用python）脚本是否正在运行？

100 python  process  daemon 

所以我想创建一个列表，它是一些现有列表的子列表。 例如， L = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]，我想创建一个子列表li，使其li包含所有L位于奇数位置的元素。 虽然我可以做到 L = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] li = [] count = 0 for i in L: if count % 2 == 1: li.append(i) count += 1 但是我想知道是否还有另一种方法可以以更少的步骤高效地完成相同的工作。

100 python  list  slice 

我有一个Python代码，其输出为大小矩阵，其条目均为type float。如果使用扩展名保存，.dat则文件大小约为500 MB。我读到使用h5py会大大减少文件大小。因此，假设我有一个名为的2D numpy数组A。如何将其保存到h5py文件？另外，由于需要对数组进行操作，如何读取相同文件并将其作为numpy数组放入不同的代码中？

100 python  arrays  numpy  h5py 

我正在尝试将用户定义的参数传递给Scrapy的Spider。有人可以建议如何做吗？ 我在-a某处读到一个参数，但不知道如何使用它。

100 python  scrapy  web-crawler 

在尝试了解有关正则表达式的更多信息时，一个教程建议您可以使用\b来匹配单词边界。但是，Python解释器中的以下代码片段无法按预期工作： >>> x = 'one two three' >>> y = re.search("\btwo\b", x) 如果有任何匹配项，它应该是一个匹配对象，但它是None。 \bPython不支持该表达式吗？或者我使用的是错误的？

100 python  regex 

假设我有一个模型： class SomeModel(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) a = models.CharField(max_length=10) b = models.CharField(max_length=7) 目前，我正在使用默认的admin创建/编辑此类型的对象。如何b从管理员中删除该字段，以使每个对象都无法创建一个值，而是会收到默认值0000000？

100 python  django  django-models  django-admin 

我已经将我的Series系列产品，并将其强制为dtype =的datetime列datetime64[ns]（尽管仅需要日期分辨率...不确定如何更改）。 import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile.csv') column = df['date'] column = pd.to_datetime(column, coerce=True) 但是绘图不起作用： ipdb> column.plot(kind='hist') *** TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('float64') 我想绘制一个直方图，该直方图仅按周，月或年显示日期计数。 当然有办法做到pandas吗？

100 python  pandas  matplotlib  time-series 

我正在使用Python日志记录，由于某种原因，我的所有消息都出现了两次。 我有一个配置日志记录的模块： # BUG: It's outputting logging messages twice - not sure why - it's not the propagate setting. def configure_logging(self, logging_file): self.logger = logging.getLogger("my_logger") self.logger.setLevel(logging.DEBUG) self.logger.propagate = 0 # Format for our loglines formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") # Setup console logging ch = logging.StreamHandler() …

100 python  logging 

我在Python中有一个大脚本。我从其他人的代码中获得启发，因此最终我将该numpy.random模块用于某些方面（例如，创建从二项式分布中获取的随机数数组），而在其他地方则使用该模块random.random。 有人可以告诉我两者之间的主要区别吗？在这两个文档的文档网页上，我似乎numpy.random都拥有更多的方法，但是我不清楚随机数的生成方式有何不同。 我问的原因是因为我需要为调试目的播种我的主程序。但是，除非我在要导入的所有模块中使用相同的随机数生成器，否则它将无法正常工作？ 另外，我在另一篇文章中阅读了有关不使用的讨论numpy.random.seed()，但是我并不真正理解为什么这是一个糟糕的主意。如果有人向我解释为什么会这样，我将不胜感激。

100 python  random  random-seed 

我正在尝试编写一个自定义过滤器方法，该方法接受任意数量的kwargs并返回一个列表，其中包含包含这些kwargs的类似数据库的列表的元素。 例如，假设d1 = {'a':'2', 'b':'3'}和d2=相同。d1 == d2结果为True。但是，假设d2=同一件事，再加上一堆其他事情。我的方法需要能够判断d1是否在d2中，但是Python无法使用字典来做到这一点。 内容： 我有一个字类，并且每个对象都有类似的属性word，definition，part_of_speech，等等。我希望能够在这些单词的主列表上调用filter方法，例如Word.objects.filter(word='jump', part_of_speech='verb-intransitive')。我无法弄清楚如何同时管理这些键和值。但是，对于其他人来说，这可能具有更大的功能。

100 python  dictionary  filter  subset 

我正在尝试在python中执行元素明智的除法，但是如果遇到零，我需要将商设为零。 例如： array1 = np.array([0, 1, 2]) array2 = np.array([0, 1, 1]) array1 / array2 # should be np.array([0, 1, 2]) 我总是可以在数据中使用for循环，但是要真正利用numpy的优化，我需要除法函数在除以零错误后返回0，而不是忽略错误。 除非我缺少任何东西，否则numpy.seterr（）似乎不会在出现错误时返回值。在设置自己的除以零的错误处理方法时，还有人对我如何从numpy中获得最大收益有其他建议吗？

100 python  arrays  numpy  error-handling  divide-by-zero 

我的任务是将ac库“包装”到python类中。在这个问题上，文档令人难以置信。看来他们希望只有高级python用户才能实现ctypes。好吧，我是python的初学者，需要帮助。 一些逐步的帮助将是很棒的。 所以我有我的C库。我该怎么办？我将哪些文件放在哪里？如何导入库？我读到可能有一种方法可以“自动包装”到Python？ （通过我在python.net上进行ctypes教程的方式，它不起作用。这意味着我认为他们认为我应该能够完成其余步骤。 实际上，这是我使用其代码得到的错误： File "importtest.py", line 1 >>> from ctypes import * SyntaxError: invalid syntax 我真的可以为此使用一些逐步的帮助！谢谢〜

100 python  python-3.x  ctypes 

如何可靠地确定一个对象是否具有numpy类型？ 我意识到这个问题与鸭子类型的哲学背道而驰，但是我们的想法是确保一个函数（使用scipy和numpy）永远不会返回一个numpy类型，除非使用numpy类型进行调用。 这是另一个问题的解决方案，但是我认为确定对象是否具有numpy类型的一般问题与原始问题相距甚远，因此应将它们分开。

100 python  numpy  duck-typing  dynamic-typing