Questions tagged «python»

这个问题已经在这里有了答案： 如何在python抽象类中创建抽象属性 （3个答案） 6个月前关闭。 在Python中使用抽象属性实现以下Scala代码的最短/最优雅的方法是什么？ abstract class Controller { val path: String } ControllerScala编译器强制使用的子类来定义“路径”。子类如下所示： class MyController extends Controller { override val path = "/home" }

91 python  oop  scala  abstract-class 

一点背景： PEP 8是Python代码的样式指南。它包含所有python程序员应遵循的约定。 根据PEP 8，pep8.py是一个（非常有用的）脚本，用于检查给定python脚本的代码格式。 Eclipse是一个很棒的IDE。有了Pydev扩展，它可以用于开发Python 在编写脚本时，我手动运行pep8.py，但是对于较大的项目，我更喜欢使用Eclipse。将pep8.py集成到Eclipse / Pydev中将非常有用，因此它可以在项目中的所有文件中自动运行，并指向包含警告的行。也许有一种明显的方法可以做到，但是我还没有找到。 问题是：如何在Eclipse中集成pep8.py？

90 python  eclipse  pydev  pep8 

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。 通常认为Python和Ruby是近亲（尽管具有不同的历史包容），具有相似的表现力和强大功能。但是有人认为，Rails框架的巨大成功确实与它所基于的语言（Ruby本身）有很大关系。那么，为什么Ruby比Python更适合于这样的框架？

90 python  ruby-on-rails  ruby  web-frameworks 

可以在NLTK中使用Stanford Parser吗？（我不是在谈论斯坦福POS。）

90 python  parsing  nlp  nltk  stanford-nlp 

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，民意测验或进一步的讨论。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。 8年前关闭。 我目前主要是D程序员，并且正在向我的工具箱中添加另一种语言，最好是一种支持元编程编程语言的工具，而这种编程语言只能用像D这样的静态编译语言来完成。 我已经阅读了一些有关Lisp的内容，我很想找到一种语言，该语言可以实现Lisp的一些出色功能，但是没有Lisp的奇怪语法等。我不想发动一场语言大战，并且我确定Ruby和Python都有它们的取舍，所以我将列出对我个人重要的内容。请告诉我Ruby，Python或其他语言对我来说是否最合适。 重要： 良好的元编程。能够在运行时创建类，方法，函数等。最好，代码和数据之间的区别最小，Lisp风格。 优美，干净，理智的语法和一致，直观的语义。基本上是一种经过深思熟虑，易于使用的现代语言。 多种范例。没有一个范例适合每个项目，甚至一个项目中的每个小子问题。 一种有趣的语言，实际上会影响人们对编程的思考方式。 有一些重要： 性能。如果性能不错，那就太好了，但是当性能是真正的优先事项时，我将改用D。 有据可查。 不重要： 社区的规模，图书馆的可用性等。这些都不是语言本身的特征，并且所有这些都可以很快改变。 职位空缺。我不是专职的程序员。我是一名研究生，编程与我的研究有切向的关系。 最初设计的任何功能都需要考虑到由一百万个代码猴子完成的大型项目。

90 python  ruby  lisp  metaprogramming 

你能告诉我为什么'?\\\?'=='?\\\\?'给True吗？这让我发疯，我找不到合理的答案... >>> list('?\\\?') ['?', '\\', '\\', '?'] >>> list('?\\\\?') ['?', '\\', '\\', '?']

90 python  python-2.7 

给定下面的python代码，请帮助我了解那里发生的事情。 start_time = time.time() time.sleep(42) end_time = time.time() uptime = end_time - start_time human_uptime = str(datetime.timedelta(seconds=int(uptime))) 因此，我得到了start time和之间的区别end time，在第5行中，我通过强制转换将持续时间取整，现在，进一步的解释是什么？ 我知道delta的意思是（平均值或差值），但是为什么我必须传递seconds = uptime给delta timedelta以及为什么字符串转换效果如此之好以至于我得到了HH:MM:SS？

90 python  timedelta 

应该使用哪种分叉或软件包组合来使PyPy，Django和PostgreSQL相互配合？ 我知道PyPy和Django在一起玩的很好，但是我不太确定PyPy和PostgreSQL。我确实看到Alex Gaynor制作了一个名为pypy-postgresql的PyPy 分支。我也知道有些人正在使用psycopg2-ctypes。 这些叉子之间有区别吗？还是应该使用稳定的1.9 PyPy并使用psycopg2-ctypes？使用ctypes选项可能会损害性能，请参见下面的注释。 此外，有人将pyscopg2与PyPy结合使用会遇到任何陷阱吗？如果某些事情无法正常进行，使用CPython似乎很容易，但是我主要是在寻找程序员可以提前做的事情。 我环顾四周，似乎psycopg2无法与PyPy一起使用。尽管psycopg2-ctypes似乎确实对某些人有用，但有关pypy-dev的讨论。我在Windows上工作，可悲的是，我认为psycopg2-ctypes还没有为Windows准备就绪。

90 python  django  postgresql  psycopg2  pypy 

所以我有一个这样的元组列表： [(1,"juca"),(22,"james"),(53,"xuxa"),(44,"delicia")] 我希望此列表包含一个数字值等于某值的元组。 因此，如果我这样做 search(53)，它将返回索引值2 是否有捷径可寻？

90 python  search  list  tuples 

我有一个二维numpy数组。有没有一种方法可以在其上创建一个包含第一k行和所有列的视图？ 关键是要避免复制基础数据（数组太大，无法进行部分复制）。

90 python  numpy  scikits 

是否可以使用BeautifulSoup从HTML中删除脚本标签及其所有内容，还是必须使用正则表达式或其他内容？

90 python  html  beautifulsoup 

我最近将这种解决方案应用于平均每N行矩阵。尽管该解决方案总体上可行，但将其应用于7x1阵列时遇到了问题。我注意到问题出在使用-=运算符时。举一个小例子： import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.copy(a) a[1:] -= a[:-1] b[1:] = b[1:] - b[:-1] print a print b 输出： [1 1 2] [1 1 1] 因此，在数组的情况下a -= b产生的结果与有所不同a = a - b。我认为到目前为止，这两种方式是完全相同的。有什么区别？ 我提到的用于对矩阵中的每N行求和的方法如何工作（例如，对于7x4矩阵而不是7x1数组）？

90 python  arrays  numpy  variable-assignment  in-place 

在MNIST初学者教程中，有一条声明 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast基本上改变了对象的张量类型，但是tf.reduce_mean和之间有什么区别np.mean？ 这是有关的文档tf.reduce_mean： reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor：张量减少。应为数字类型。 reduction_indices：要缩小的尺寸。如果None（默认）减小所有尺寸。 # 'x' is [[1., 1. ]] # [2., 2.]] tf.reduce_mean(x) ==> 1.5 tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1.5, 1.5] tf.reduce_mean(x, 1) ==> [1., 2.] 对于一维矢量，它看起来像np.mean == tf.reduce_mean，但我不了解tf.reduce_mean(x, 1) ==> [1., 2.]。tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1.5, 1.5]的意思是合理的，因为的意思是[1, 2]和[1, 2]是[1.5, 1.5]，但是这是怎么回事tf.reduce_mean(x, 1)？

90 python  numpy  machine-learning  mean  tensorflow 

如何将整数转换为以62为底的整数（如十六进制，但具有以下数字：“ 0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ”）。 我一直在为它寻找一个好的Python库，但是它们似乎都被转换字符串所占据。Python base64模块仅接受字符串并将一个数字转换为四个字符。我正在寻找类似于URL缩短器使用的东西。

90 python  math  base62 

我正在关注第1 部分和第2 部分中可用的教程。不幸的是，作者没有时间进行最后一节，涉及使用余弦相似度实际找到两个文档之间的距离。我在stackoverflow的以下链接的帮助下关注了本文中的示例，其中包括上述链接中提到的代码（只是为了使生活更轻松） from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from nltk.corpus import stopwords import numpy as np import numpy.linalg as LA train_set = ["The sky is blue.", "The sun is bright."] # Documents test_set = ["The sun in the sky is bright."] # Query stopWords = stopwords.words('english') vectorizer …

90 python  machine-learning  nltk  information-retrieval  tf-idf