index
int64 4
23.2k
| вопрос
stringlengths 56
27.9k
| ответ
stringlengths 25
27.3k
|
|---|---|---|
21,716 | Подготовка данных для нейросети
У меня есть данные в xlsx файле, которые содержат много категориальных групп (~500 из 600) . Для того, чтобы нейросеть могла их классифицировать (если я правильно понимаю), данные нужно преобразовать в набор цифр. Для этого я нашел OneHotEncoder, который переводит названия категорий в векторное пространство, но мне он не подходит, т.к для каждого уникального значения, OHE создает отдельный столбец и для 50.000 значений, нужно 50.000 столбцов. Кто-нибудь может подсказать правильный способ, чтобы категориальные данные можно было загрузить в нейронку и нормально обработать?
|
Воспользуйтесь одним из многих доступных методов в модуле categorical-encoding:
BinaryEncoder
BaseNEncoder
HashingEncoder
...
|
21,717 | Ошибка при открытии страницы определенного поста First argument to get_object_or_404() must be a Model, Manager, or QuerySet, not 'NoneType'
Файл views.py:
<code>
from django.shortcuts import render, get_object_or_404
from django.views.generic import View
from .models import Post, Tag
from .utils import ObjectDetailMixin
class PostDetail(ObjectDetailMixin, View):
models = Post
template = 'blog/post_detail.html'
class TagDetail(ObjectDetailMixin, View):
models = Tag
template = 'blog/tag_detail.html'
def posts_list(request):
posts = Post.objects.all()
return render(request, 'blog/index.html', context={'posts': posts})
def tags_list(request):
tags = Tag.objects.all()
return render(request, 'blog/tags_list.html', context={'tags': tags})
</code>
Файл utils.py:
<code>
from django.shortcuts import render
from django.shortcuts import get_object_or_404
class ObjectDetailMixin:
model = None
template = None
def get(self, request, slug):
obj = get_object_or_404(self.model, slug__iexact=slug)
return render(request, self.template, context={self.model.__name__.lower(): obj})
</code>
Файл urls.py (на всякий случай):
<code>
from django.urls import path
from .views import *
urlpatterns = [
path('', posts_list, name='posts_list_url'),
path('post/<str:slug>/', PostDetail.as_view(), name='post_detail_url'),
path('tags/', tags_list, name='tags_list_url'),
path('tag/<str:slug>', TagDetail.as_view(), name='tag_detail_url'),
]
</code>
Полный текст ошибки:
<code>
Internal Server Error: /post/post-1/
Traceback (most recent call last):
File "/home/mark/Рабочий стол/django-blog/venv/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/exception.py", line 34, in inner
response = get_response(request)
File "/home/mark/Рабочий стол/django-blog/venv/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/base.py", line 115, in _get_response
response = self.process_exception_by_middleware(e, request)
File "/home/mark/Рабочий стол/django-blog/venv/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/base.py", line 113, in _get_response
response = wrapped_callback(request, *callback_args, **callback_kwargs)
File "/home/mark/Рабочий стол/django-blog/venv/lib/python3.6/site-packages/django/views/generic/base.py", line 71, in view
return self.dispatch(request, *args, **kwargs)
File "/home/mark/Рабочий стол/django-blog/venv/lib/python3.6/site-packages/django/views/generic/base.py", line 97, in dispatch
return handler(request, *args, **kwargs)
File "/home/mark/Рабочий стол/django-blog/app/blogengine/blog/views.py", line 12, in get
obj = get_object_or_404(self.model, slug__iexact=slug)
File "/home/mark/Рабочий стол/django-blog/venv/lib/python3.6/site-packages/django/shortcuts.py", line 90, in get_object_or_404
"or QuerySet, not '%s'." % klass__name
ValueError: First argument to get_object_or_404() must be a Model, Manager, or QuerySet, not 'NoneType'.
</code>
|
Если не вникать в подробности, проблема в том, что в классе объявлено <code>
model = None</code> и далее <code>
model</code> никак не переопределяется. Таким образом, при обращении к <code>
self.model</code>, метод получает <code>
None</code>, имеющий тип <code>
NoneType</code>, как указано в ошибке.
Следовательно, необходимо инициализировать свойство <code>
model</code> в классе каким-либо соответствующим значением.
|
21,718 | Почему выводится None в классе - потомке?
<code>
class Restaurant:
def __init__(self, restaurant_name,
cuisine_type):
self.restaurant_name = restaurant_name
self.cuisine_type = cuisine_type
self.number = 0
def describe_restaurant(self):
print("The name of the restaurant:")
print(self.restaurant_name.title())
print("Cuisine type in this restaurant is:")
print(self.cuisine_type.title())
def set_number_served(self, number_seats):
self.number = number_seats
def number_served(self):
print(" It is the number of reserved seats:")
print("\t\t" + str(self.number))
def increment_number_served(self, number_visitors):
print("The number of served visitors per day:")
print("\t\t" + str(number_visitors))
def open_restaurant(self):
print("The restaurant is open!")
data_restaurant = Restaurant("'sushi-bar'", "'japanese cuisine'")
data_restaurant.describe_restaurant()
data_restaurant.set_number_served(2)
data_restaurant.number_served()
data_restaurant.increment_number_served(29)
print( )
data_restaurant.open_restaurant()
print("\n")
print("-----------------------------------------------")
restaurant = Restaurant("'live food'", "'raw food diet'")
restaurant.describe_restaurant()
restaurant.set_number_served(5)
restaurant.number_served()
restaurant.increment_number_served(18)
print( )
restaurant.open_restaurant()
print("\n\n")
print("----------------------------------------------")
class IceCream(Restaurant):
def __init__(self, restaurant_name, cuisine_type):
super().__init__(restaurant_name, cuisine_type)
def flavors(self, ingredients=['limon', 'vanilla', 'chocolate', 'mango']):
print("We have follow ice creams:")
print( )
print(ingredients)
my_icecream = IceCream("'funny ice'", "'ice cream restaurant'")
print(my_icecream.describe_restaurant())
my_icecream.flavors()
</code>
|
Запустил ваш код и там вывело много строк, но среди них было:
<code>
...
Cuisine type in this restaurant is:
'Ice Cream Restaurant'
None
...
We have follow ice creams:
</code>
Думаю, вас именно строка интересовала.
А причина в том, что у вас выводится:
<code>
print(my_icecream.describe_restaurant())
</code>
Метод <code>
describe_restaurant</code> ничего не возвращает явно, поэтому из него вернется <code>
None</code>
|
21,722 | Как убрать пробелы в начале каждой строки?
[![Код][1]][1]
[![Вывод сообщения][2]][2]
Делаю Telegram бота, и когда отсылаю сообщение, в начале каждой строки стоит пробел, как это исправить?
<code>
import telebot
bot = telebot.TeleBot('<token>')
@bot.message_handler(commands=['start', 'help'])
def describe(message):
bot.send_message(message.chat.id,
'''
Привет, {}! Я бот "sendbytes".
Ты можешь отправить мне строку или число,
а я тебе верну эту(о) строку/число в
шестнадцатеричном формате.
'''.format(message.chat.first_name))
</code>
|
Можно вот так:
<code>
import telebot
bot = telebot.TeleBot('<token>')
@bot.message_handler(commands=['start', 'help'])
def describe(message):
bot.send_message(message.chat.id,
'''Привет, {}! Я бот "sendbytes".
Ты можешь отправить мне строку или число,
а я тебе верну эту(о) строку/число в
шестнадцатеричном формате.'''.format(message.chat.first_name))
</code>
|
21,724 | Как передать текст из окна приложения в функцию соединения с БД?
Не удаётся передать значение из окна в функцию и создать соединение с БД, затем создать таблицу.
Можно ли так создать таблицу? Я этого ещё не знаю так как не могу соединиться с БД.
Пробовал создать переменные и с помощью format их вставлять в функцию. Не получилось. Получилось только в одной функции передать значение из окна в функцию с кнопкой и по этой кнопке выводить значение в print. Код этой программы выложил под проблемной программой. Ещё выложил код где можно посмотреть что получается при передаче значения через переменную.
<code>
from appJar import gui
import postgresql
app = gui('Программа успеваемости школьников', '1000x500')
app.addLabelEntry('Имя пользователя')
app.addLabelEntry('Пароль')
app.addLabelEntry('IP')
app.addLabelEntry('Port')
app.addLabelEntry('Название БД')
# такой должна быть переменная db = postgresql.open('pq://user:password@host:port/database')
def connectDb():
db = '\'' + 'pq://' + app.getEntry('Имя пользователя') + ':' + app.getEntry('Пароль') + '@' + app.getEntry(
'IP') + ':' + app.getEntry('Port') + '/' + app.getEntry('Название БД') + '\''
global conDb
conDb = postgresql.open(db)
#сначала создаём соединение, а затем создаём таблицу
def press(button):
if button == 'Подключиться к БД':
connectDb()
elif button == 'Создать таблицу':
conDb.execute(
'CREATE TABLE school_achievement (scholar_id numeric , scholar_name text, scholar_assessment numeric)')
app.addButtons(['Подключиться к БД', 'Создать таблицу'], press)
app.go()
</code>
Вот код программы где получается передать текст из окна во вторую функцию и вывести его по кнопке:
<code>
from appJar import gui
import postgresql
app = gui('Программа успеваемости школьников', '1000x500')
name = app.addLabelEntry('Имя пользователя')
def c():
db = "pq" + app.getEntry('Имя пользователя')
return db
def press(button):
if button == 'Ввести':
print(c())
app.addButtons(['Ввести'], press)
app.go()
</code>
Вот код где видно что передаёт функция ввода из окна и в этом случае она передаёт не текст из окна:
<code>
from appJar import gui
app = gui('Программа успеваемости школьников', '1000x500')
name = app.addLabelEntry('Имя пользователя')
def c(name):
db = "pq" + str(name)
return db
def press(button):
if button == 'Ввести':
c(name)
print(c(name))
app.addButtons(['Ввести'], press)
app.go()
</code>
|
У тебя строка соединения в итоге выглядит как
'\'pq://1:2@3:4/5\''
Убери лишние кавычки в начале и конце
|
21,725 | Как включить таймер на Python?
Возможно в заголовке я не ясно выразился
Так вот мне нужно что бы в программе с определенной точки начался отсчет времени и по истечении времени выполнилась определенная функция (то есть запущена программа пошел отсчет после 10 секунд выполни функцию и финиш)
|
Здравствуй, думаю это тебе поможет.
<code>
import threading
Timer = threading.Timer(timeout, func)
Timer.start()
# timeout - время в секундах
# func - функция которая выполнится после истечения времени
# Или можно
</code>
Это самое простое решение этой задачи.
И на всякий случай ссылка на инфу по threading
|
21,726 | Вывод экранированных последовательностей (escape sequences) юникода вместо символов
Запускаю такую программу:
<code>
import psycopg2
connect = psycopg2.connect(dbname='this_db', user='postgres',
password='newPassword', host='localhost')
cursor = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM the_table;")
print(cur.fetchall())
</code>
Выводит это:
<code>
[('\xd0\x90\xd0\x91', '\xd0\x92\xd0\x93')]
</code>
В моей таблице нет такого. Пишу это в консоль:
<code>
SELECT * FROM the_table;
</code>
Вот что выводит:
<code>
txt1 | txt2
------+------
АБ | ВГ
(1 row)
</code>
Если к строке '\xd0\x90\xd0\x91' дописать <code>
.decode('utf-8')</code>, то все работает.
То есть:
<code>
'\xd0\x90\xd0\x91'.decode('utf-8')
</code>
Выводит нужный результат.
Что надо справить, чтобы выводило <code>
[('АБ', 'ВГ')]</code> вместо <code>
[('\xd0\x90\xd0\x91', '\xd0\x92\xd0\x93')]</code> и не дописывать везде <code>
.decode('utf-8')</code>?
PS:
Попытался написать так:
<code>
#!/usr/bin/python
import sys
import psycopg2
import psycopg2.extras
import psycopg2.extensions
psycopg2.extensions.register_type(psycopg2.extensions.UNICODE)
psycopg2.extensions.register_type(psycopg2.extensions.UNICODEARRAY)
conn = psycopg2.connect(dbname='this_db', user='postgres',
password='newPassword', host='localhost')
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM t0;")
print(cur.fetchall())
cur.close()
conn.close()
</code>
Но выводит такое:
<code>
[(u'\u0410\u0411', u'\u0412\u0413'), (u'\u0410\u0411', u'\u0412\u0413'), (u'\u0410\u0411', u'\u0412\u0413')]
</code>
|
Решение для Python 2.x:
Note In Python 2, if you want to uniformly receive all your database input in Unicode, you can register the related typecasters
globally as soon as Psycopg is imported:
<code>
import psycopg2.extensions
psycopg2.extensions.register_type(psycopg2.extensions.UNICODE)
psycopg2.extensions.register_type(psycopg2.extensions.UNICODEARRAY)
</code>
and forget about this story.
|
21,727 | If/else в pandas
Есть:
<code>
data = pd.read_csv('somedata.csv')
</code>
Там есть две колонки 'settings' и 'config' в которых есть только True/False (string). Я знаю, что с loc я могу обратится к определенным строкам
<code>
data.loc[: , ['settings']
</code>
Теперь такой вопрос, могу ли я написать что-то вроде:
<code>
#псевдокод
if(data.loc[: , ['settings'] == "True"):
print("YES")
else:
print("No")
</code>
|
Если вы хотите проверить что все значения в столбце равны <code>
"True"</code>:
<code>
In [4]: df
Out[4]:
settings config
0 True cfg1
1 True cfg2
2 True cfg3
In [5]: df.dtypes
Out[5]:
settings object
config object
dtype: object
In [6]: if (df["settings"] == "True").all():
...: print("YES")
...: else:
...: print("No")
...:
YES
</code>
__
добавим строку с <code>
"False"</code>:
<code>
In [8]: df.loc[3] = ["False", "cfg4"]
In [9]: df
Out[9]:
settings config
0 True cfg1
1 True cfg2
2 True cfg3
3 False cfg4
In [10]: if (df["settings"] == "True").all():
...: print("YES")
...: else:
...: print("No")
...:
No
</code>
|
21,729 | Изменить значение атрибута с приращением в Python
Почему выдает: AttributeError: 'Restaurant' object has no attribute 'increment_number_served'
<code>
class Restaurant():
def __init__(self, restaurant_name, cuisine_type):
self.restaurant_name = restaurant_name
self.cuisine_type = cuisine_type
self.number_served = 0
def describe_restaurant(self):
print('В ресторане ' + self.restaurant_name.title() + ' ' + self.cuisine_type + ' кухня!')
def open_restaurant(self):
print('Мы открылись!')
def served_nubmer(self):
print('Количество уже обслуженных посетителей: ' + str(self.number_served))
def set_number_served(self, the_sum):
self.number_served = the_sum
def increment_number_served(self, total):
self.number_served += total
restaurant = Restaurant('Ali-Oli', 'итальянская')
restaurant_1 = Restaurant('kimchi', 'корейская')
restaurant_2 = Restaurant('Frukt', 'въетнамская')
print('\nПриглашаем вас в ресторан ' + restaurant.restaurant_name.title())
restaurant.describe_restaurant()
restaurant.open_restaurant()
restaurant.set_number_served(15)
restaurant.served_nubmer()
restaurant.increment_number_served(4) #Что я делаю здесь не так?
restaurant.served_nubmer()
</code>
|
Функция <code>
increment_number_served()</code> не объявлена в классе. Она объявлена внутри функции <code>
set_number_served()</code>, следовательно, видна только оттуда. Догадываюсь, что Вам нужно убрать лишние отступы.
<code>
#...
def set_number_served(self, the_sum):
self.number_served = the_sum
def increment_number_served(self, total):
self.number_served += total
</code>
|
21,730 | распаковка генерируемых элементов в генераторах Python
у меня возникла проблема с распаковкой элементов, во время их создания в генераторе
проблемная часть кода:
<code>
test_markup = [*create_item_buttons(item) # return: nested lists
if item # Error
else create_empty_row()
for item in test_list_of_items]
</code>
весь код:
<code>
'''
ALL_ITEMS : list : list of all items
screening : func : (keyboard) : screening keyboard from create_keyboard
create_keyboard : func : (*markup) : get rows(lists) of buttons
button : list : manually : ['<label>', after_click]
after_click : manually :
if : list : [func, call_for_func]
if : func : function, activated after clicking
'''
from random import choice
def create_item_buttons(item):
'''
:return: two rows of clickable buttons for item
'''
return [
[
[item.name, item.details]], # row 1
[
['option1', [print,'option1']], ['option2', [print,'option2']]]] # row 2
def create_empty_row():
'''
:return: one row of a non-clickable button
'''
return ['', [print,'IGNORE']]
get_item = lambda: choice([choice(ALL_ITEMS), None])
test_list_of_items = [get_item() for _ in range(5)]
test_markup = [*create_item_buttons(item)
if item # Error
else create_empty_row()
for item in test_list_of_items]
screening(create_keyboard(*markup))
</code>
итог:
<code>
if item
^
SyntaxError: invalid syntax
</code>
|
Нельзя использовать распаковку в генераторе списка, чтобы создать сразу несколько элементов. Вам придётся делать это как-то по-другому.
Кажется, что-то подобное должно для вас сработать:
<code>
test_markup = []
for item in test_list_of_items:
if item:
test_markup.extend(
create_item_buttons(item))
else:
test_markup.append(
create_empty_row())
</code>
|
21,731 | Поочерёдная запись id в файл python vk_api
vk_api позволяет получить информацию о фотографии через photos.get
<code>
getph = (vk.photos.get(owner_id=-127755, album_id = 'wall', count=1))
</code>
далее я записываю owner_id и id в файл, который дальше использую в своих целях.
Мне нужно, чтобы процесс происходил примерно по такому пути
возвращает данные 1 фотографии
беру нужные мне данные
записываю их в файл
использую дальше
возвращает данные 2 фотографии
... и так далее.
Но есть одна загвоздка, count в .get не даёт рассматривать фото по очереди, а лишь задаёт их кол-во. Никак не пойму, что мне теперь делать, надеюсь на вашу помощь
|
У метода photos.get есть параметр offset, который позволяет сделать отступ от начала альбома. Таким образом, циклом
<code>
for i in range(5):
vk.photos.get(owner_id=-127755, album_id = 'wall', count=1, offset=i)
</code>
Можно поочередно перебрать 5 фотографий.
Но я бы на Вашем месте получил всю пачку фотографий (<code>
count=1000</code>) и далее шёл бы по этой пачке и собирал необходимую информацию. Таким образом не будут делаться запросы для каждой фотографии по отдельности (у ВК есть "защита" от частых обращений к API).
|
21,732 | Запрос на разных языках не возвращает значение [дубликат]
На этот вопрос уже даны ответы здесь:
Неправильно работает сравнение переменной с несколькими значениями через or
(3 ответа)
Закрыт 4 года назад.
Заметил такую особенность: если мы в проверке указываем варианты на разных языках, то результаты получаются разные.
Почему??
<code>
def cur(c):
z = 810
y = 826
if c == ("РУБ" or "RUB"):
return (str(z))
elif c == ("БФ" or "GBP"):
return (str(y))
print(cur("РУБ")) #will: 810
print(cur("RUB")) #will: None
</code>
|
Потому что Вы не проверяете оба элемента.
Сначала исполняется конструкция <code>
('РУБ' or 'RUB')</code>, которая возвращает только <code>
'РУБ'</code>, как первый логически истинный элемент.
Поэтому Ваше первое условие выглядит так:
<code>
if c == 'РУБ':
</code>
Замените на:
<code>
if c in ('РУБ', 'RUB') # if c == 'РУБ' or c == 'RUB'
</code>
Спасибо за подсказку с использованием <code>
in</code> участнику @MaxU.
|
21,734 | pandas вывод по строкам
Есть файл new.csv с таким содержимым
<code>
1 2 3 4;один
5 6 7 8;два
8 9 0 1;три
</code>
я вывожу содержимое первого столбика так
<code>
text = pd.read_csv('new.csv', header=None, delimiter=';')[[0]]
</code>
Подскажите, как правильно вывести первую строку первой колонки <code>
1 2 3 4</code>
|
Подскажите, как правильно вывести первую строку первой колонки?
<code>
df = pd.read_csv('new.csv', header=None, sep=';')
print(df.iloc[0, 0])
</code>
|
21,735 | Уникальные максимальные значения в словаре
Как оставить в словаре только уникальные максимальные значения?
<code>
import re
def checkio(text: str) -> str:
# replace this for solution
text = re.sub(r'[^\w\s]','',text)
text_low = text.lower()
text_split = re.findall(r'\D', text_low)
result = []
alpha = []
count = 0
for i in range(len(text_split)-1):
if text_split[i]==text_split[i+1]:
count = count+1
result.append(count)
for i in text_split:
if i!=' ':
alpha.append(i)
res_dict = dict(zip(alpha, result))
list_d_v = list(res_dict.items())
list_d_v.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)# отсортированный словарь по значениям
# далее необходимо в данном словаре оставить только максимальные значения и произвести сортировку по ним
# по алфавиту и вывести полученное значение с максимальным значением значения и первое по алфавиту
return #
if __name__ == '__main__':
print("Example:")
print(checkio("Hello World!"))
# These "asserts" using only for self-checking and not necessary for auto-testing
assert checkio("Hello World!") == "l", "Hello test"
assert checkio("How do you do?") == "o", "O is most wanted"
assert checkio("One") == "e", "All letter only once."
assert checkio("Oops!") == "o", "Don't forget about lower case."
assert checkio("AAaooo!!!!") == "a", "Only letters."
assert checkio("abe") == "a", "The First."
print("Start the long test")
assert checkio("a" * 9000 + "b" * 1000) == "a", "Long."
print("The local tests are done.")
</code>
|
Чтобы не изобретать велосипед можно воспользоваться collections.Counter:
<code>
import re
from collections import Counter
def checkio(text: str) -> str:
text = sorted(re.sub(r"[\W\d]", "", text.lower()))
res = Counter(text).most_common(1)
if res:
return res[0][0]
return None
assert checkio("Hello World!") == "l", "Hello test"
assert checkio("How do you do?") == "o", "O is most wanted"
assert checkio("One") == "e", "All letter only once."
assert checkio("Oops!") == "o", "Don't forget about lower case."
assert checkio("AAaooo!!!!") == "a", "Only letters."
assert checkio("abe") == "a", "The First."
print("Start the long test")
assert checkio("a" * 9000 + "b" * 1000) == "a", "Long."
print("The local tests are done.")
</code>
Тесты:
<code>
In [30]: %paste
assert checkio("Hello World!") == "l", "Hello test"
assert checkio("How do you do?") == "o", "O is most wanted"
assert checkio("One") == "e", "All letter only once."
assert checkio("Oops!") == "o", "Don't forget about lower case."
assert checkio("AAaooo!!!!") == "a", "Only letters."
assert checkio("abe") == "a", "The First."
print("Start the long test")
assert checkio("a" * 9000 + "b" * 1000) == "a", "Long."
print("The local tests are done.")
## -- End pasted text --
Start the long test
The local tests are done.
</code>
|
21,736 | Не могу получить ответ от asyncio.wait_for
Код:
<code>
async def waiter():
future = asyncio.Future(loop=loop)
futures.append(future)
response = await asyncio.wait_for(future, None, loop=loop)
print('Response: ', response)
def worker():
breakl = False
while not breakl:
for future in futures:
print(future)
try:
future.set_result('Yey!')
except:
breakl = True
threading.Thread(target=worker).start()
loop.run_until_complete(waiter())
</code>
Output:
<code>
<Future pending cb=[<TaskWakeupMethWrapper object at 0x000001D6E3C94D08>()]>
<Future finished result='Yey!'>
</code>
Видно что Future получил результат, но asyncio.wait_for не возвращает его. Что я делаю не так?
|
Из документации:
A Future represents an eventual result of an asynchronous operation.
Not thread-safe.
Вам придётся явно передавать цикл событий в обе функции и вызывать что-нибудь вроде
<code>
loop.call_soon_threadsafe(future.set_result, 'Yey!')
</code>
|
21,738 | Разумно ли поднимать несколько Gunicorn/Celery воркеров внутри одного контейнера?
Недавно при попытке развернуть NodeJS кластер внутри docker на машине с 4-я ядрами обратил внимание на то, что докер "видит" только одно ядро, и как мне на текущий момент известно, это архитектурный нюанс докера.
Потом нагуглил много информации в духе "один процесс один контейнер" и т.п.
Появился вопрос, насколько это всё правда и как с этим жить и работать?
Разумно ли внутри контейнера поднимать несколько воркеров celery или gunicorn, если ядро доступно только одно?
Или лучше поднимать один процесс celery/gunicorn и скейлить это дело количеством контейнеров?
|
node.js под капотом и так воркеров имеет в ивентлупе. Так что, у вас они и так уже используются по дефолту, если вы ноду используете.
Появился вопрос, насколько это все правда и как с этим жить и
работать? Разумно ли внутри контейнера поднимать несколько воркеров
celery или gunicorn, если ядро доступно только одно?
Тут всё зависит от того, что вы подразумеваете под воркерами. К примеру, если работать без докера, люди часто используют штук типо supervisord'а для запуска несколько процессов ноды. Вот так делать не рекомендуется. Лучше запустить несколько докер контейнеров с одним процессом сервиса внутри, а скейлить на уровне штуки, которая рулит докер контейнерами (k8s?).
|
21,739 | Выделение текста в label
Есть текст в Ladel.
<code>
import tkinter as tk
root = tk.Tk()
label = tk.Label(root, text='LABEL')
label.grid()
root.mainloop()
</code>
Как сделать, чтобы можно было его выделить для последующего копирования в буфер обмена?
|
Проще всего эмулировать с помощью <code>
Entry</code>
<code>
import tkinter as tk
root = tk.Tk()
label = tk.Label(root, text='Test')
label.pack()
s = tk.StringVar()
s.set('Test')
entry = tk.Entry(root, text=s, state='readonly', justify='center', bd=0)
entry.pack()
root.mainloop()
</code>
|
21,740 | Изменение полей класса
У меня есть класс <code>
Element</code>, который содержит в себе некоторую информацию. Так же есть класс <code>
ArrayrEl</code>, который содержит массив элементов класса <code>
Element</code>.
Пусть у <code>
ArrayEl</code> есть метод <code>
to_change</code>, который возвращает генератор/список объектов класса <code>
Element</code> из массива <code>
ArrayEl</code>, которые нужно изменить (тут важно не возвращать индексы, у меня могут быть другие поля в <code>
ArrayEl</code>, которые не находятся в массиве, но могут быть возвращены).
И есть у <code>
ArrayEl</code> другой метод <code>
change</code>, который должен присваивать <code>
None</code> некоторым элементам из полей <code>
ArrayEl</code>. Собственно эти объекты <code>
to_change</code> и должен возвращать.
Пример кода:
<code>
class Element:
def __init__(self, is_change):
self.strnum = '8' if is_change else '6'
self.is_change = is_change
def __repr__(self):
return str((self.strnum, self.is_change))
class ArrayEl:
def __init__(self):
self.array = [Element(False), Element(True)]
self.other = Element(True)
def __repr__(self):
return str((self.other, self.array))
def to_change(self):
if self.other.is_change:
yield self.other
for el in self.array:
if el.is_change:
yield el
def change(self):
for el in self.to_change():
el = None
m = ArrayEl()
m.change()
print(m)
# Реальный вывод: (('8', True), [('6', False), ('8', True)])
# Ожидаемый вывод: (None, [('6', False), None])
</code>
Получается, что <code>
el = None</code> не изменяет объект по ссылке. Как это исправить?
|
Вы не можете просто подменить один объект другим через присваивание.
Присваивание объекта некоторой переменной делает так, что переменная начинает указывать на новый объект. Но это не влияет на другие переменные, которые на него указывали и на контейнеры, в которых старый объект содержится.
Нужно менять всю логику.
Самое простое - хранить в элементе информацию о том, что он удалён:
<code>
class Element:
def __init__(self, is_change):
self.strnum = '8' if is_change else '6'
self.is_change = is_change
self.valid = True # Добавил
def __repr__(self):
return str((self.strnum, self.is_change) if self.valid else None) # Изменил
class ArrayEl:
def __init__(self):
self.array = [Element(False), Element(True)]
self.other = Element(True)
def __repr__(self):
return str((self.other, self.array))
def to_change(self):
if self.other.is_change:
yield self.other
for el in self.array:
if el.is_change:
yield el
def change(self):
for el in self.to_change():
el.valid = False # Изменил
</code>
Либо менять всю логику изменения элементов, отдельно разбирая <code>
other</code>, и отдельно <code>
array</code>.
Либо можно хранить один общий пул элементов и как-то разметить его, чтобы было понятно, какие из них относятся к <code>
array</code>, а какие к <code>
other</code>.
Тогда можно нормально работать по индексам:
<code>
class Element:
def __init__(self, is_change):
self.strnum = '8' if is_change else '6'
self.is_change = is_change
def __repr__(self):
return str((self.strnum, self.is_change))
class ArrayEl:
def __init__(self):
array = [Element(False), Element(True)]
other = Element(True)
self.elements = [other, *array]
@property
def other(self):
return self.elements[0]
@property
def array(self):
return self.elements[1:]
def __repr__(self):
return str((self.other, self.array))
def to_change(self):
for idx, el in enumerate(self.elements):
if el.is_change:
yield idx
def change(self):
for idx in self.to_change():
self.elements[idx] = None
</code>
|
21,741 | Как усреднить числа в колонке
Есть такой массив:
<code>
[[0.00717204 0.99282524 0.00717016 0.9928248 ]
[0.00717212 0.99282545 0.00717548 0.99282832]
[0.00717443 0.9928242 0.00717098 0.9928261 ]
[0.5 0.5 0.5 0.5 ]]
</code>
Как можно усреднить числа в столбиках, чтобы получился массив такого вида:
<code>
[[усредненное число, ... ,усредненное число]]
</code>
|
Воспользуйтесь функцией np.mean:
<code>
import numpy as np
In [5]: res = np.mean(arr, axis=0)
In [6]: res
Out[6]: array([0.13037965, 0.86961872, 0.13037915, 0.8696198 ])
</code>
или методом ndarray.mean():
<code>
In [7]: res = arr.mean(axis=0)
In [8]: res
Out[8]: array([0.13037965, 0.86961872, 0.13037915, 0.8696198 ])
</code>
|
21,742 | Как отсортировать GridSearchCV.cv_results_
Прохожу курс по data science и там используют библиотеку sklearn , где есть метод GridSearchCV, проблема в том , что изменили функцию grid_scores на cv_results_ , при функции grid_scores , всё работало без ошибок и выдавало ответ , как только я ввёл место cv_results_ то в <code>
lambda x: -x.mean_validation_score</code> выходит ошибка :
<code>
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-184-f6684c16a004> in <module>
----> 1 sorted(gridsearch.cv_results_,key = lambda x: -x.mean_validation_score)
<ipython-input-184-f6684c16a004> in <lambda>(x)
----> 1 sorted(gridsearch.cv_results_,key = lambda x: -x.mean_validation_score)
AttributeError: 'str' object has no attribute 'mean_validation_score'
</code>
Я не могу понять почему считает строковым значения , хотя всё в числовых значения.
Вот код :
<code>
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
cs = 10**np.linspace(-3,1,5)
cs
grid = {'C': cs}
gridsearch = GridSearchCV(LogisticRegression(), grid, scoring='accuracy', cv=5)
%%time
gridsearch.fit(X_train_fin, y_train_fin)
sorted(gridsearch.cv_results_,key = lambda x: -x.mean_validation_score)
</code>
В чём может быть проблема ?
|
Удобнее всего создать Pandas DataFrame из результатов <code>
gridsearch.cv_results_</code>.
Пример:
<code>
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=123)
cs = 10**np.linspace(-3,1,5)
grid = {'C': cs, 'max_iter': [100, 200, 500]}
gs = GridSearchCV(LogisticRegression(), grid, scoring='accuracy', cv=5, n_jobs=-1)
gs.fit(X_train, y_train)
res = (
pd.DataFrame({
"mean_test_score": gs.cv_results_["mean_test_score"],
"mean_fit_time": gs.cv_results_["mean_fit_time"]})
.join(pd.io.json.json_normalize(gs.cv_results_["params"]).add_prefix("param_"))
)
</code>
<code>
In [49]: res
Out[49]:
mean_test_score mean_fit_time param_C param_max_iter
0 0.325000 0.009396 0.001 100
1 0.325000 0.009995 0.001 200
2 0.325000 0.004998 0.001 500
3 0.666667 0.004398 0.010 100
4 0.666667 0.004598 0.010 200
5 0.666667 0.003398 0.010 500
6 0.916667 0.003998 0.100 100
7 0.916667 0.002999 0.100 200
8 0.916667 0.004398 0.100 500
9 0.950000 0.010595 1.000 100
10 0.950000 0.013793 1.000 200
11 0.950000 0.011300 1.000 500
12 0.958333 0.011194 10.000 100
13 0.958333 0.011394 10.000 200
14 0.958333 0.015193 10.000 500
In [50]: res.nlargest(5, "mean_test_score")
Out[50]:
mean_test_score mean_fit_time param_C param_max_iter
12 0.958333 0.011194 10.0 100
13 0.958333 0.011394 10.0 200
14 0.958333 0.015193 10.0 500
9 0.950000 0.010595 1.0 100
10 0.950000 0.013793 1.0 200
</code>
Набор лучших гиперпараметров:
<code>
In [51]: gs.best_params_
Out[51]: {'C': 10.0, 'max_iter': 100}
</code>
Лучшая точность (для гиперпараметров указанных выше):
<code>
In [52]: gs.best_score_
Out[52]: 0.9583333333333334
</code>
Индекс лучшего элемента в <code>
cv_results_</code>:
<code>
In [53]: gs.best_index_
Out[53]: 12
</code>
Лучший "estimator" - его можно вызывать для предсказаний:
<code>
In [54]: gs.best_estimator_
Out[54]:
LogisticRegression(C=10.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='warn',
n_jobs=None, penalty='l2', random_state=None, solver='warn',
tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False)
</code>
|
21,743 | Ошибка: missing 2 required positional arguments:
Как исправить эту ошибку? Искал решения в интернете - там как-то всё странно и не то что мне нужно :(
Ошибка:
<code>
Exception in Tkinter callback
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python34\lib\tkinter\__init__.py", line 1482, in __call__
return self.func(*args)
TypeError: dobavka() missing 2 required positional arguments: 'message' and
'films'
</code>
Код:
<code>
from tkinter import *
from tkinter import messagebox
import tkinter.ttk as ttk
def dobavka(message, films):
films.append(message.get())
messagebox.showinfo('Done', 'Добавлен фильм: '+message.get())
def otbavka(message, films):
messagebox.showinfo('Done', 'Вы добавили фильм '+message.get()+' в список просмотренных')
f = open('Фильм с follentass.txt', 'w+')
f.write(''+message.get()+' ')
films.remove(message.get())
f.close()
root = Tk()
root.title('Фильмы с follentass')
root.geometry('800x300')
message = StringVar()
message_entry = Entry(textvariable=message,width=52)
message_entry.place(relx=.3, rely=.1, anchor='c')
message_button = ttk.Button(text='Добавить',width=30, command=dobavka)
message_button.place(relx=.7, rely=.1, anchor='c')
films = ['Выберите просмотренный фильм из списка ниже',
'Kingsman: Секретная служба',
'Синяя бездна',
'Притворись моей женой',
'Тупой и еще тупее 2',
'Тупой и еще тупее',
'И грянул шторм',
'Папа-досвидос',
'Мачо и ботан']
variable = StringVar(root)
variable.set(films[0])
w = OptionMenu(root, variable, *films)
w.place(relx=.3, rely=.3, anchor='c')
message_button = ttk.Button(text='Добавить в просмотренные',width=30, command=otbavka)
message_button.place(relx=.7, rely=.3, anchor='c')
root.mainloop()
</code>
|
Вот здесь
<code>
message_button = ttk.Button(text='Добавить', width=30, command=dobavka)
</code>
Вы делаете кнопку, по клику на которую выполнится функция <code>
dobavka</code>. Но аргументы Вы в неё не передаёте, а ведь сигнатура <code>
dobavka</code> такова, что ей нужно два входных параметра. И передать аргументы в эту функцию можно двумя способами:
Первый - с использованием модуля functools:
<code>
from functools import partial
message_button = ttk.Button(text='Добавить', width=30,
command=partial(dobavka, message, films))
</code>
Второй - с использованием лямбда-функций:
<code>
message_button = ttk.Button(text='Добавить',width=30,
command=lambda: dobavka(message, films))
</code>
С функцией <code>
otbavka</code> есть аналогичная проблема, которую такими же способами можно решить.
|
21,747 | Как подключить два файла из разных папок Python
Нужно подключить две разных библиотеки из разных мест (причем папка flask находится в одной папке с файлом .py).
Пытаюсь выполнить такой код:
<code>
#!flask/bin/python
from flask import Flask, jsonify
#!/usr/bin/python
import psycopg2
</code>
Выдает ошибку:
<code>
ImportError: No module named psycopg2
</code>
Но по отдельности все работает
|
Предлагаю такое решение:
<code>
""" Для относительного импорта """
from flask.bin.python import Flask, jsonify
""" Для абсолютного импорта """
import sys
sys.path.insert(0, '/usr/bin/python')
import psycopg2
</code>
Что здесь происходит:
Для импорта по пути, начинающемуся с текущей папки, можно использовать названия папок через точку. Если начало не в текущей папке, а на несколько уровней выше, необходимо в начале поставить соответствующее кол-во точек (подробнее в статье по ссылке в конце ответа).
Для импорта из любого расположения его необходимо сначала занести в <code>
sys.path</code>, (в котором python вообще ищет всё, что импортируется), а потом уже импортировать в обычном режиме.
Много интересного про импорт модулей можно прочитать здесь.
|
21,748 | Перемоножить каждое число в массиве
Есть два массива
<code>
c = np.array([4,4,4])
cc = np.array([[2,2]])
</code>
Пытаюсь перемножить их следующим образом
<code>
correct_predictions=np.dot(c[0],cc)
</code>
На выходе получаю <code>
[[8 8]]</code>
Вопрос, как перемножить каждое число второго массива на каждое число первого массива, что бы на выходе получить примерно сл. <code>
[[8,8],[8,8],[8,8]]</code>
На ум приходит только цикл, может есть другое решение?
|
<code>
import numpy as np
c = np.array([4,4,4])
cc = np.array([[2,2]])
cc * c[:, np.newaxis]
array([[8, 8],
[8, 8],
[8, 8]])
cc = np.array([[2,3]])
cc * c[:, np.newaxis]
array([[ 8, 12],
[ 8, 12],
[ 8, 12]])
</code>
|
21,750 | Использование в коде переменных не известные компилятору до компиляции кода
Я новичок в python
я столкнулся с тем что мне нужно сделать поле 8x8 квадратов в Tkinter, но делать его в ручную это долго, я почитал документацию и увидел функции exec() и eval().
суть вопроса вот в чём:
<code>
from tkinter import *
class Main():
def do_squares(self, number):
for sqr_num in range(0, number):
exec('self.square_' + str(sqr_num) + '=First()')
def do_smthing_with_sqr(self, name):
exec('self.' + name + '.value_1=False')
class First():
def __init__(self):
self.value_1 = 'Something'
self.value_2 = True
self.Value_3 = 0
if __name__ == '__main__':
Instance = Main()
Instance.do_squares(64)
print(Instance.square_62.value_1)
Instance.do_smthing_with_sqr('square_62')
print(Instance.square_62.value_1)
</code>
всё работает верно но вопрос в том, приветствуется ли данный подход,
<code>
print(Instance.square_62.value_1)
</code>
ведь в данной строке кода мы лишь подсознательно понимаем что переменная "square_62" будет создана но на данный момент её нет
|
Нет, использование exec и eval рекомендуется всячески избегать. И если вам кажется что у вас возникла потребность использовать их в прикладном коде, то, скорее всего, вы что-то делает не так.
А для вашей цели нужно использовать такие инструменты языка, как коллекции - например, словари и списки.
Например, вы можете создать один список value и заполнить его всеми нужными значениями:
<code>
value = ['Something', True, 0]
</code>
Теперь вы можете обратится к любому элементу по его номеру (только следует помнить, что нумерация в программировании начинается с нуля):
<code>
print(value[1]) # Напечатает 'True'
</code>
Коллекции очень удобно использовать в цикле:
<code>
for i in range(0, 2):
print(value[i])
# Напечатает:
# 'Something'
# True
# 0
</code>
или даже проще:
<code>
for element in value:
print(element)
</code>
|
21,754 | Как скачать альбом фотографий (получить данные) c помощью pyTelegramBotAPI
Я делаю бота, который собирает некоторую информацию, включая фотографии, и мне нужно сохранять фотографии. Мне удалось сохранить только 1 фотографию из альбома, как сохранить все?
я использую python3 с pyTelegramBotAPI
<code>
@bot.message_handler(func=lambda message: True, commands=['test'])
def test(message):
text_message = 'some question'
bot.send_message(message.chat.id,text_message)
bot.register_next_step_handler(message, test2)
def test2(message):
file_info = bot.get_file(message.photo[-1].file_id)
print(file_info)
</code>
|
Отправьте альбом и посмотрите <code>
getUpdates</code> вручную через json viewer. Видно, что альбом из двух фото содержит 2 сообщения, в каждом из которых хранятся по 4 <code>
file_id</code> для разной степени сжатости.
Таким образом вы обрабатываете первое фото из альбома, но остальные ваш декоратор пропускает.
В реализации вам может помочь проверка следующих сообщений на принадлежность одной <code>
message.media_group_id</code>
|
21,756 | No template names provided
Получаю ошибку из заголовка при попытке передать в шаблон посчитанный queryset из метода get_queryset() в ListView:
Я пытаюсь получить 10 последних записей из бд с сохранением сортировки способом, подобным этому:
<code>
def get_queryset(self, *args, **kwargs):
qs = Message.objects.filter(Target_id=self.dialog)
qs = qs.order_by('-id')[:10][::-1]
return qs
</code>
Без [::-1] все работает. Пробовал так же
<code>
qs = reversed(qs.order_by('-id')[:10])
</code>
и даже просто
<code>
qs = list(qs.order_by('-id')[:10])
</code>
при любой попытке вычислить queryset до шаблона натыкаюсь на <code>
TemplateDoesNotExist</code>. Что я делаю не так?
PS: django 1.11
|
Для срезов Queryset'а в Django 1.11.11 не работает order_by. Это фича 2.+
Если вы используете postgresql как БД, то есть решение с аннотациями RawSQL и row number
Примерно это будет выглядеть так
<code>
queryset = Message.objects.filter(
Target_id=self.dialog
).annotate(
row_num=RawSQL(
'ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY -id)'
)
).filter(row_num__lte=10)
# .filter(row_num__lte=10) можно заменить на order_by('row_num')[:10]
</code>
|
21,757 | Не наследуется экземпляр как атрибут. Python
Не получается использовать в подклассах атрибут определенный в главном классе
<code>
python
class Bag():
items = []
def adding(self, item):
self.items.append(item)
class Base()
bag = Bag()
class First(Base)
bag.adding(1)
</code>
Я могу использовать Base.bag.adding(1), но возникает проблема с наложением подклассов друг на друга:
<code>
~~~~~~~~~~~~~
class First(Base):
Base.bag.adding(1)
class Second(Base):
Base.bag.adding(2)
a = Second()
print(a.bag.items)
</code>
Это выводит [1,2] вместо ожидаемого [2], как можно исправить?
|
Объявляйте поле в конструкторе <code>
__init__</code> и у наследников в их конструктора вызывайте <code>
super().__init__()</code>, то, что сейчас -- это поле внутри класса и оно будет одинаково для всех объектов этого класса:
<code>
class Bag:
items = []
def adding(self, item):
self.items.append(item)
bag_1 = Bag()
bag_1.adding(1)
print(bag_1.items) # [1]
bag_2 = Bag()
bag_2.adding(1)
print(bag_1.items) # [1, 1]
</code>
Правильно так:
<code>
class Bag:
def __init__(self):
self.items = []
def adding(self, item):
self.items.append(item)
class Base:
def __init__(self):
self.bag = Bag()
class First(Base):
def __init__(self):
super().__init__()
self.bag.adding(1)
class Second(Base):
def __init__(self):
super().__init__()
self.bag.adding(2)
a = Second()
print(a.bag.items) # [2]
</code>
|
21,758 | Как вывести несколько списков или сумму чисел через join без обьединения?
Может кто-то посдсказать как вывести 3 списка через один join. Два списка содержат числа float. Пробовал сделать так. Но все время бросает разные ошибки.В первых двух вариантах sumaDebts и sumaOverdueDebts это не списки, а просто сумма чисел :
<code>
bot.send_message(call.message.chat.id, str('\n'.join(ordersname+map(str,sumaDebts)+map(str,sumaOverdueDebts))))
</code>
или вот так
<code>
bot.send_message(call.message.chat.id,str('\n'.join(ordersname))+"".join(str(x) for x in sumaDebts)+"".join(str(i)for i in sumaOverdueDebts)
</code>
И последний вариант, AllOverdueDebts и AllSumaDebts(это списки):
<code>
bot.send_message(call.message.chat.id, str('\n'.join(ordersname))+' '.join(AllSumaDebts)+' '.join(AllOverdueDebts))
</code>
Пример ошибки <code>
TypeError: sequence item 0: expected str instance, float found</code>
|
Если списки выглядят подобным образом
<code>
ordersname = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight'] # строки
AllSumaDebts = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] # числа
AllOverdueDebts = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8] # числа
</code>
то с помощью конструкции
<code>
message = '\n'.join(' '.join([w, str(n1), str(n2)])
for w, n1, n2 in zip(ordersname, AllSumaDebts, AllOverdueDebts))
</code>
У меня получается следующий результат (<code>
print(message)</code>):
<code>
one 1 0.1
two 2 0.2
three 3 0.3
four 4 0.4
five 5 0.5
six 6 0.6
seven 7 0.7
eight 8 0.8
</code>
Здесь <code>
zip(ordersname, AllSumaDebts, AllOverdueDebts)</code> делает список кортежей вида
<code>
(ordersname[i], AllSumaDebts[i], AllOverdueDebts[i])</code> из исходных списков, и при помощи <code>
for w, n1, n2 in ...</code> <code>
w</code> принимает значение <code>
ordersname[i]</code>, <code>
n1</code> -- <code>
AllSumaDebts[i]</code>, и <code>
n2</code> -- <code>
AllOverdueDebts[i]</code>. Можно вывести их строковые представления через пробел: <code>
' '.join([w, str(n1), str(n2)]</code>
Не знаю, почему выводится одно значение, я бы проверил списки эти <code>
(ordersname, AllSumaDebts, AllOverdueDebts)</code> непосредственно перед выводом. К примеру, Вы писали про числа (<code>
sumaDebts</code> <code>
sumaOverdueDebts</code>), может, какая путаница возникает и в списках оказывается не то, что ожидается.
P.S. рекомендую (если данный ответ не подходит, да и на будущее) максимально упрощать вопрос и приводить минимальный, самодостаточный и воспроизводимый пример, это действительно существенно помогает как отвечающим, так и самим авторам вопросов.
В случае, если списки <code>
AllSumaDebts</code> и <code>
AllOverdueDebts</code> гарантированно состоят из одного элемента:
<code>
ordersname = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight']
AllSumaDebts = [0.0]
AllOverdueDebts = [0.0]
</code>
можно получить желаемую строку итерируя только по списку <code>
ordersname</code>:
<code>
message = '\n'.join([' '.join(
[w, str(AllSumaDebts[0]), str(AllOverdueDebts[0])]) for w in ordersname])
</code>
Вывод команды <code>
print(message)</code>:
<code>
one 0.0 0.0
two 0.0 0.0
three 0.0 0.0
four 0.0 0.0
five 0.0 0.0
six 0.0 0.0
seven 0.0 0.0
eight 0.0 0.0
</code>
|
21,759 | Как заполнить нужные строки средними средним арифметическим соседних двух строк?
Есть ДатаФрейм - таймсерия. Кое-какие значения в дата фрейме отсутствуют, а на их месте стоит '.'
Я хочу заменить все значения с '.' на среднее апрфметическое двух соседних значений колонки
Возможен так же вариант, что два или ти соседние значения принимают '.'. Т. е. для исчисления показателей надо брать не соседние, а соседние значения, которые не ровняются '.'
Подскажите пжл как это сделать
Пример входных данных:
<code>
DJIA
3
.
5
6
</code>
Пример выходных данных:
<code>
DJIA
3
4
5
6
</code>
где 4 = (3+5)/2
Пробую вот так:
<code>
for i in data['DJIA']:
if i == '.':
data['DJIA'][i] = (data['DJIA'][i-1] + data['DJIA'][i+1])/2
</code>
Здесь ошибка очевидна:
<code>
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-106-0eabe272e58d> in <module>
1 for i in data['DJIA']:
2 if i == '.':
----> 3 data['DJIA'][i] = (data['DJIA'][i-1] + data['DJIA'][i+1])/2
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'int'
</code>
Как правильно реализовать этот функционал?
|
Воспользуйтесь методом Series.interpolate():
<code>
data = pd.read_csv(r"D:\download\DJIA.csv", na_values=["."], parse_dates=["DATE"])
data["DJIA"] = data["DJIA"].interpolate()
</code>
Пример для данных из вашего предыдущего вопроса:
<code>
In [18]: data.loc[110:130]
Out[18]:
DATE DJIA
110 2009-12-24 10520.10
111 2009-12-25 NaN
112 2009-12-28 10547.08
113 2009-12-29 10545.41
114 2009-12-30 10548.51
115 2009-12-31 10428.05
116 2010-01-01 NaN
117 2010-01-04 10583.96
118 2010-01-05 10572.02
119 2010-01-06 10573.68
120 2010-01-07 10606.86
121 2010-01-08 10618.19
122 2010-01-11 10663.99
123 2010-01-12 10627.26
124 2010-01-13 10680.77
125 2010-01-14 10710.55
126 2010-01-15 10609.65
127 2010-01-18 NaN
128 2010-01-19 10725.43
129 2010-01-20 10603.15
130 2010-01-21 10389.88
In [19]: data["DJIA"] = data["DJIA"].interpolate()
In [20]: data.loc[110:130]
Out[20]:
DATE DJIA
110 2009-12-24 10520.100
111 2009-12-25 10533.590
112 2009-12-28 10547.080
113 2009-12-29 10545.410
114 2009-12-30 10548.510
115 2009-12-31 10428.050
116 2010-01-01 10506.005
117 2010-01-04 10583.960
118 2010-01-05 10572.020
119 2010-01-06 10573.680
120 2010-01-07 10606.860
121 2010-01-08 10618.190
122 2010-01-11 10663.990
123 2010-01-12 10627.260
124 2010-01-13 10680.770
125 2010-01-14 10710.550
126 2010-01-15 10609.650
127 2010-01-18 10667.540
128 2010-01-19 10725.430
129 2010-01-20 10603.150
130 2010-01-21 10389.880
</code>
|
21,760 | Как получить индекс повторяющегося элемента в Python?
Сравниваю поочередно левую и правую часть списка на равенство. И если они равны, то возвращаю число между ними, но вместо позиции 3, цифры 10, получаю позицию 1.
<code>
arr = [20,10,30,10,10,15,35]
# [1,100,50,-51,1,1]
def find_even_index(arr):
n = 0
while sum(arr[:1 + n]) <= sum(arr[2 + n:]):
if sum(arr[:1 + n]) == sum(arr[2 + n:]):
print(arr.index(arr[1+n]))
return arr.index(arr[1+n]) # индекс позиции
elif sum(arr[:1 + n]) > sum(arr[2 + n:]):
print('Not allowed')
return -1
n += 1
find_even_index(arr)
</code>
|
Вы на каждой итерации заново вычисляете сумму всех элементов, кроме одного. То есть ваш алгоритм имеет квадратичную сложность.
А ведь есть решение за O(n):
<code>
def find_even_index(arr):
left_sum = 0
right_sum = sum(arr[1:])
n = 0
stop_n = len(arr)-1
while n < stop_n:
if left_sum == right_sum:
return n
left_sum += arr[n]
n += 1
right_sum -= arr[n]
print('Not allowed')
return -1
arr = [20,10,30,10,10,15,35]
print(find_even_index(arr))
</code>
Теперь, о том, почему не работает ваше решение.
Когда в списке несколько значений 10, и вы ищете значение 10, то компьютер в принципе не может знать, какую из этих нескольких десяток вам нужно получить. Поэтому он выдаёт ПЕРВОЕ подходящее значение.
И если разобраться, то вот это выражение:
<code>
arr.index(arr[1+n])
</code>
на самом деле совершенно излишне. В нём вы ищете позицию значения, которое находится в позиции n+1. Но если вы уже знаете, что оно находится в позиции n+1, то зачем вам искать, в какой позиции оно находится? Вы же и так знаете, что n+1.
|
21,762 | Последовательный подсчет слов в строке
Задача: вывести True, если в строке последовательно находятся три слова, в противном случае вывести False. В строке есть числа и слова. Мой код некорректно работает в случае если между словами расположены числа. Добавление условия <code>
result != []</code> не решило проблему, а больше идей у меня нет.
<code>
import re
def checkio(words: str) -> bool:
str_ = words.split()
sum_ = 0
for i in str_:
result = re.findall(r'[\w*\']+', i)
if len(result)!=0 and result != []:
sum_ = sum_+ 1
if sum_ >= 3:
return True
else:
return False
#These "asserts" using only for self-checking and not necessary for auto-testing
if __name__ == '__main__':
print('Example:')
print(checkio("Hello World hello"))
assert checkio("Hello World hello") == True, "Hello"
assert checkio("He is 123 man") == False, "123 man"
assert checkio("1 2 3 4") == False, "Digits"
assert checkio("bla bla bla bla") == True, "Bla Bla"
assert checkio("Hi") == False, "Hi"
print("Coding complete? Click 'Check' to review your tests and earn cool rewards!")
</code>
Заранее спасибо за помощь.
|
Решение с помощью регулярного выражения:
<code>
import re
def checkio(words: str) -> bool:
return bool(re.match(r'.*[a-zA-Z]+\s+[a-zA-Z]+\s+[a-zA-Z]+.*', words))
</code>
Тесты:
<code>
print(checkio('13 holy hand grenade')) # True
print(checkio('holy grenade')) # False
print(checkio('13 666 777')) # False
print(checkio(' eggs eggs eggs ')) # True
print(checkio('spam 13 spam spam')) # False
print(checkio('eggs 13 eggs eggs eggs')) # True
print(checkio('spam13 eg_gs eggs')) # False
</code>
|
21,763 | Параллельный вызов boost.python
Пытаюсь из кода на python, распараллеленного с помощью ThreadPoolExecutor вызвать код на C++. Создается впечатление, что в момент входа в C++ функцию все питоновские потоки замораживаются. Пример:
<code>
#include <boost/python.hpp>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <thread>
#include <chrono>
using namespace std;
using namespace std::chrono;
using namespace std::this_thread;
using namespace boost::python;
void foo(int i)
{
cout<<"Enter " << " foo("<<i<<") (c++) thread: " << get_id() << endl;
sleep_for( seconds(2) );
cout<<"Exit " << " foo("<<i<<") (c++) thread: " << get_id() << endl;
}
BOOST_PYTHON_MODULE( test_py_async )
{
def("foo", &foo);
}
</code>
python:
<code>
import test_py_async
import concurrent.futures
N=8
def foo(i):
print( f"Enter foo({i}) (py)")
test_py_async.foo(i)
print( f"Exit foo({i}) (py)")
return i
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=N) as executor:
print("submit tasks:")
futures=[ executor.submit( foo, i ) for i in range(N) ]
print("wait for tasks:")
results=[ future.result() for future in futures ]
print(f"results: {results}")
print(f"exit ThreadPoolExecutor")
assert( results == [ i for i in range(N) ] )
</code>
вывод:
<code>
submit tasks:
Enter foo(0) (py)
Enter foo(0) (c++) thread: 11796
Exit foo(0) (c++) thread: 11796
Enter foo(1) (py)
Enter foo(1) (c++) thread: 16580
Exit foo(1) (c++) thread: 16580
Exit foo(0) (py)
Enter foo(2) (py)
Enter foo(2) (c++) thread: 20240
Exit foo(2) (c++) thread: 20240
Enter foo(3) (py)
Exit foo(1) (py)
Enter foo(3) (c++) thread: 11796
Exit foo(3) (c++) thread: 11796
Exit foo(2) (py)
Enter foo(4) (py)
Enter foo(4) (c++) thread: 17568
Exit foo(4) (c++) thread: 17568
Enter foo(6) (py)
Enter foo(6) (c++) thread: 19672
Exit foo(6) (c++) thread: 19672
Enter foo(5) (py)
Enter foo(7) (py)
Enter foo(7) (c++) thread: 16580
Exit foo(7) (c++) thread: 16580
wait for tasks:
Exit foo(3) (py)
Exit foo(6) (py)
Exit foo(7) (py)
Exit foo(4) (py)
Exit foo(5) (c++) thread: 16804
Exit foo(5) (py)
results: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
exit ThreadPoolExecutor
</code>
Из лога видно, что вызовы c++ не пересекаются по времени выполнения ни с другими вызовами c++ , ни с питоновским кодом, хотя вызовы действительно производятся из разных потоков. Что я делаю нетак?
|
Потоки python действительно в каком-то смысле замораживаются на время работы кода расширения, и причина тому – GIL
Поток, в котором выполняется функция <code>
foo</code>, захватывает <code>
GIL</code>, и не отпускает его пока выполнение функции не завершится.
Если бы ваш код вызывал <code>
sleep</code> из модуля <code>
time</code>, или обращался к специфичным для python процедурам ввода/вывода, или иным образом взаимодействовал с интерпретатором, <code>
GIL</code> в какой-то момент мог быть освобожден, давая возможность другим потокам полноценно работать.
Освободить его можно и вручную, обрамив ваш код специальными макросами.
<code>
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
sleep_for( seconds(2) );
Py_END_ALLOW_THREADS
</code>
Примерно то же самое происходит и в <code>
time.sleep</code>
Такой код не должен взаимодействовать с объектами python и/или обращаться к <code>
API</code>.
Подробнее это описано в документации
<code>
submit tasks:
Enter foo(0) (py)
Enter foo(0) (c++) thread: 140388371265280
Enter foo(1) (py)
Enter foo(1) (c++) thread: 140388362872576
Enter foo(2) (py)
Enter foo(2) (c++) thread: 140388354479872
Enter foo(3) (py)
Enter foo(3) (c++) thread: 140388346087168
Enter foo(4) (py)
Enter foo(4) (c++) thread: 140388337694464
Enter foo(5) (py)
Enter foo(5) (c++) thread: 140387985389312
Enter foo(6) (py)
Enter foo(6) (c++) thread: 140387976996608
Enter foo(7) (py)
Enter foo(7) (c++) thread: 140387968603904
wait for tasks:
Exit foo(0) (c++) thread: 140388371265280
Exit foo(0) (py)
Exit foo(1) (c++) thread: 140388362872576
Exit foo(1) (py)
Exit foo(2) (c++) thread: 140388354479872
Exit foo(2) (py)
Exit foo(3) (c++) thread: 140388346087168
Exit foo(3) (py)
Exit foo(4) (c++) thread: 140388337694464
Exit foo(4) (py)
Exit foo(5) (c++) thread: 140387985389312
Exit foo(5) (py)
Exit foo(6) (c++) thread: 140387976996608
Exit foo(6) (py)
Exit foo(7) (c++) thread: 140387968603904
Exit foo(7) (py)
results: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
exit ThreadPoolExecutor
</code>
|
21,764 | Перебор и сравнение значений из словаря
У меня есть следующий словарь:
<code>
{'people' = [{'Name' : 'Andrei', 'age' : '19'},{'Name' : 'Vladimir' , 'age' : '19'},{'Name' :' Anna', 'age' : '21'}]}
</code>
А также есть папка, путь к которой 'path//', и в которой лежат документы, названия которых совпадают с именами в словаре:
<code>
Andrei.txt
Vladimir.txt
Anna.txt
</code>
Мне необходимо циклом перебрать все значения "name" и проверить, присутствует ли файл с этим именем в папке. Если присутствует - print('True').
Когда я пытался перебирать стандартным циклом значения ключа 'name' мне выдавало ошибку:
<code>
TypeError: string indices must be integers, not str
</code>
|
Предлагаю такое решение Вашей задачи:
<code>
import os.path
people = {'Name' : 'Andrei', 'age' : 19},{'Name' : 'Vladimir' , 'age' : 19},{'Name' : 'Anna', 'age' : 21}
for d in people:
if os.path.exists('path/{}.txt'.format(d['Name'])):
print(d['Name'], '.txt: ', 'True', sep='')
</code>
Не знаю, что в Вашем понятии "стандартный цикл", но значения словаря перебираются с помощью такого цикла:
<code>
for key in dictionary:
print(dictionary[key])
</code>
представленный код напечатает все значения словаря <code>
dictionary</code>.
Однако следует заметить, что в представленном Вами коде объявлен не словарь, а кортеж словарей (попробуйте <code>
print(type(people))</code>). Таким образом, необходимо сначала перебирать словари в кортеже, а потом уже из каждого словаря получать значение по заданному ключу (в Вашем случае <code>
'Name'</code>), что я и сделал в представленном коде.
Для исправленного варианта вопроса код будет выглядеть так:
<code>
import os.path
your_dict = {'people': [{'Name' : 'Andrei', 'age' : '19'},{'Name' : 'Vladimir' , 'age' : '19'},{'Name' :' Anna', 'age' : '21'}]}
for d in your_dict['people']:
if os.path.exists('path/{}.txt'.format(d['Name'])):
print(d['Name'], '.txt: ', 'True', sep='')
</code>
Теперь у нас есть словарь, в котором ключ – строка, а значение – список словарей. Список перебирается так же, как кортеж в первом варианте.
|
21,765 | Как обратиться к методу экземпляра класса из другого класса?
задача такая - создается чат, к нему подключается 2 клиента и они отправляют сообщения, необходимо, чтобы сообщения сохранялись в экземпляре класса <code>
Chat</code>.
В методе <code>
send</code> класса <code>
Human</code> или класса <code>
Robot</code> я должен обратиться к экземпляру чата, но я не понимаю как это сделать, ведь при проектировании я знаю только о существовании класса <code>
Chat</code>.
<code>
class Human:
def __init__(self, name):
self.name = name
def send(self, sms):
Chat.communication(sms)
class Robot:
def __init__(self, name):
self.name = name
def send(self, sms):
Chat.communication(sms)
class Chat:
def __init__(self):
self.chat_history = ""
def connect_human(self, human: Human):
self.name_human = human.name
def connect_robot(self, robot: Robot):
self.name_robot = robot.name
def communication(self, sms):
self.chat_history += sms
if __name__ == '__main__':
# These "asserts" using only for self-checking and not necessary for auto-testing
chat_100 = Chat()
karl = Human("Karl")
bot = Robot("R2D2")
chat_100.connect_human(karl)
chat_100.connect_robot(bot)
karl.send("Hi! What's new?")
bot.send("Hello, human. Could we speak later about it?")
</code>
|
Вы пытаетесь обратиться к методу класса <code>
Chat</code> как к статическому, хотя он таковым не является. Вам необходимо каким-либо образом передать объект Вашего класса <code>
Chat</code> в объекты классов <code>
Human</code> и <code>
Robot</code>. Например, так:
<code>
class Human:
def __init__(self, chat, name):
self.name = name
self.chat = chat
def send(self, sms):
chat.communication(sms)
class Robot:
def __init__(self, chat, name):
self.name = name
self.chat = chat
def send(self, sms):
chat.communication(sms)
class Chat:
def __init__(self):
self.chat_history = ""
def connect_human(self, human: Human):
self.name_human = human.name
def connect_robot(self, robot: Robot):
self.name_robot = robot.name
def communication(self, sms):
self.chat_history += sms
if __name__ == '__main__':
# These "asserts" using only for self-checking and not necessary for auto-testing
chat_100 = Chat()
karl = Human(chat_100, "Karl")
bot = Robot(chat_100, "R2D2")
chat_100.connect_human(karl)
chat_100.connect_robot(bot)
karl.send("Hi! What's new?")
bot.send("Hello, human. Could we speak later about it?")
</code>
В таком случае бессмысленно передавать в чат объекты <code>
carl</code> и <code>
bot</code>, если с ними не планируется работа в дальнейшем.
В общем:
Чтобы вызвать нестатический метод класса, в любом случае необходимо
иметь объект этого класса.
Я не проверял и не исправлял Ваш код с точки зрения правильного ООП, т.к. это тема для отдельного обсуждения. Однако могу сказать, что Вам следует задуматься, а лучше почитать соответствующую литературу о правильном проектировании классов и предоставляемых ими интерфейсов, потому что в данный момент взаимное включение классов <code>
Human</code> и <code>
Chat</code> друг в друга вызывает опасения (та же ситуация с <code>
Chat</code> и <code>
Robot</code>).
Вариант 2:
В ситуации, когда код <code>
main</code> менять нельзя, следует сделать что-то наподобие такого:
<code>
class Human:
def __init__(self, name):
self.name = name
def connect_to_chat(chat):
self.chat = chat
def send(self, sms):
chat.communication(sms)
class Robot:
def __init__(self, name):
self.name = name
def connect_to_chat(chat):
self.chat = chat
def send(self, sms):
chat.communication(sms)
class Chat:
def __init__(self):
self.chat_history = ""
def connect_human(self, human: Human):
self.name_human = human.name
human.connect_to_chat(self)
def connect_robot(self, robot: Robot):
self.name_robot = robot.name
robot.connect_to_chat(self)
def communication(self, sms):
self.chat_history += sms
if __name__ == '__main__':
# These "asserts" using only for self-checking and not necessary for auto-testing
chat_100 = Chat()
karl = Human("Karl")
bot = Robot("R2D2")
chat_100.connect_human(karl)
chat_100.connect_robot(bot)
karl.send("Hi! What's new?")
bot.send("Hello, human. Could we speak later about it?")
</code>
|
21,766 | python разбить строку в масиив
Есть строка
<code>
test = "123456789"
</code>
Как получить из строки такой вот массив?
<code>
np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
</code>
|
<code>
import numpy as np
a = np.array(list(test), int).reshape(3, 3)
</code>
|
21,767 | Создание DataFrame из значений другого DataFrame по условным правилам
Дано:
<code>
df1</code> из трех столбцов - <code>
Параметр, Время, Значение</code>. Наблюдения представляют собой пакет параметров, измеренных в одно и то же время, т.е так:
<code>
Параметр 1 -- Значение -- Время 1
Параметр 2 -- Значение -- Время 1
Параметр 3 -- Значение -- Время 1
Параметр 1 -- Значение -- Время 2
Параметр 2 -- Значение -- Время 2
Параметр 1 -- Значение -- Время 3
</code>
Требуется получить другой датафрейм, <code>
df2</code>, такой, чтобы Параметры стали столбцами, времена - индексами, а в ячейках значения, например так:
<code>
Время -- Параметр 1 -- Параметр 2 -- Параметр 3
Время 1 -- Значение -- Значение -- Значение
Время 2 -- Значение -- Значение -- NAN
Время 3 -- Значение -- NAN -- NAN
</code>
На практике такой паттерн не работает:
<code>
for col in tqdm(df_out.columns):
condition = df_out.index == np.unique(df['Дата и время'])
df_out[col] = np.where(condition, df[np.unique(df['Дата и время']) == df_out.index][col]
</code>
Подскажите, как это обойти?
Спасибо.
|
Может сделать с помощью <code>
pivot_table()</code>?
<code>
In [3]: df
Out[3]:
param value time
0 1 10 1
1 2 20 1
2 3 30 1
3 1 40 2
4 2 50 2
5 1 60 3
In [4]: df.pivot_table(index='time', values='value', columns='param')
Out[4]:
param 1 2 3
time
1 10.0 20.0 30.0
2 40.0 50.0 NaN
3 60.0 NaN NaN
</code>
|
21,768 | Как постепенно добавлять текст в виджет?
Как постепенно добавлять текст в виджет? Пример:
<code>
from tkinter import tk
import time
root = tk.Tk()
label = tk.Label(root, text='Stroka 1')
label.grid()
time.sleep(1)
label = tk.Label(root, text='Stroka 2')
label.grid()
time.sleep(1)
root.mainloop()
</code>
Я понимаю, что на самом деле он добавляет через каждую секунду строки, но показывает только когда доходит до root.mainloop(). Подскажите как реализовать.
|
С помощью метода <code>
root.after</code> можно задавать выполнение функции через определенный промежуток времени:
<code>
import tkinter as tk
root = tk.Tk()
label = tk.Label(root, text="Some text")
label.grid()
def timer(i=1):
label['text'] += '\n{}'.format(i)
root.after(1000, timer, i+1) # выполнить функцию timer через 1000 мс с параметром i+1
timer()
root.mainloop()
</code>
Третий параметра в <code>
after</code> не обязательный, но его удобно использовать например для создания счетчика без глобальных переменных. В упрощенном варианте без дополнительного параметра будет выглядеть так:
<code>
...
def timer():
label['text'] += '.'
root.after(5000, timer) # выполнить функцию timer через 5000 мс
timer()
...
</code>
Альтернативный вариант - делать паузу через <code>
sleep</code>, после каждой паузы делать <code>
root.update()</code>. Для больших интервалов времени (больше 0.5 - 1 секунд) лучше так не делать, потому что во время паузы окно будет подвисать (не реагировать на действия пользователя, не перерисовываться). В первом варианте таких недостатков нет.
<code>
import tkinter as tk
import time
root = tk.Tk()
label = tk.Label(root, text="Some text")
label.grid()
for i in range(10):
label['text'] += '\n{}'.format(i)
root.update()
time.sleep(0.2) # пауза 0.2 сек
root.mainloop()
</code>
|
21,769 | Помогите найти ошибку в коде Python
Есть список запросов в строке queries. Задача написать скрипт, который выводит на экран строчку queries, в которой оставлены только те запросы, которые содержат слова из запроса words. Есть скрипт, но выдает ошибку TypeError: sequence item 0: expected str instance, list found
<code>
queries = "смотреть сериалы онлайн,новости спорта,афиша кино,курс доллара,сериалы этим летом,курс по питону,сериалы про спорт"
words = ['сериалы', 'курс']
queries_list = queries.split()
new_list = []
for query in queries_list:
for words[0] in query or words[1] in query:
new_list.append(queries_list)
result = ','.join(new_list)
print(result)
</code>
|
Подозреваю, что деление должно быть не по пробелам, а по запятой.
Про <code>
append</code> элемента, а не целого списка уже сказали.
Вместо <code>
for words</code> подразумевалось <code>
if</code>
<code>
queries_list = queries.split(sep = ",")
new_list = []
for query in queries_list:
if words[0] in query or words[1] in query:
new_list.append(query)
result = ",".join(new_list)
print(result)
[Dbg]>>> смотреть сериалы онлайн,курс доллара,сериалы этим летом,курс по питону,сериалы про спорт
</code>
|
21,770 | Как проверить несколько значений переменной оператором if?
Привет! Работаю над большим проектом. Но свой вопрос объясню на другом
примере...
Допустим мне нужно создать программу которая только умеет выходить из себя)
Но пользователь может написать по разному слово "выход", например, "ВЫХОД", "VYHOD", "Выход", "выход" или "ds[jl"(на раскладке 'латиница')и т.д.
Тогда код бы выглядел примерно так
<code>
vyhod = input('Введите слово "выход" для выхода из программы:')
if vyhod == 'выход':
exit(0)
if vyhod == 'Выход':
exit(0)
if vyhod == 'ВЫХОД':
exit(0)
</code>
и так далее...
Так вот, как можно это всё дело сократить.
Например, я пробовал сделать так:
<code>
if vyhod == "выход", "Выход", "ВЫХОД":
exit(0)
</code>
и так
<code>
if vyhod == "выход"; "Выход"; "ВЫХОД":
exit(0)
</code>
но это invalid syntax)
|
Можно так:
<code>
if vyhod in ["выход", "Выход", "ВЫХОД"]:
exit(0)
</code>
Но вообще, лучше привести строку к нижнему регистру и проверять только 1:
<code>
if vyhod.lower() == "выход":
exit(0)
</code>
|
21,771 | Удалить из строки первый и последний символ
Насколько знаю, то строки неизменны, соответственно буду использовать метод .replace()
<code>
a = 'hello'
def remove_char(s):
s = a.replace(a[-1] + a[0], '')
return s
print(remove_char(a))
</code>
Но функция возвращает 'hello' без изменения.
Я так понимаю нельзя использовать метод .replace с двумя аргументами?
|
Вашу функцию можно реализовать вот так:
<code>
string = 'hello'
def remove_char(s):
result = s[1 : -1]
return result
print(remove_char(string))
</code>
В консоль будет выведено <code>
ell</code>. Синтаксис <code>
s[1 : -1]</code> означает, так называемый, "срез" – получение отрезка строки (хотя, в общем случае не строки, а любой коллекции, к элементам которой можно получить доступ через <code>
[]</code>), в данном случае, от первого с начала до первого с конца элемента (при том, что нумерация начинается с нулевого).
Подробнее о срезах можно прочитать здесь.
|
21,772 | Переделка стандартного цикла for для поддержки параллельной обработки данных
Помогите переделать функцию так, чтобы имплементировать многопоточную обработку данных и тем самым повысить скорость вычислений в N раз.
Я думаю что нужно менять ниже приведенный блок. Делить <code>
r_set_list</code> на диапазоны и делать проверку на выполнение условия, и если хоть в одном диапазоне условие не выполняется, то прекращать проверку (убивая все остальные потоки). Как это красиво и кратко закодить пока не понимаю. И сложность сколько не в закодить и выбрать правильную стратегию распараллеливания. Затраты на организацию параллельной проверки внутри цикла, может потребовать больше ресурсов чем обработки в однопоточном режиме. Ведь код должен убивать все потоки, если хоть в одном из них выполнилось условие. А условие может выполниться на первом же элементе.
<code>
f = True
for x in r_set_list:
if (len(x & r_set)) > similar:
f = False
break
</code>
Исходный код
<code>
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools as itr
df = pd.DataFrame(itr.combinations(range(1,26),6))
similar = 4
#print(df)
def FilterSimilarRecords(df, similar):
r_set_list = list()
bool_list = list()
count = 0
for r in df.values:
count += 1
if(count%100000 == 0):
print("i:{}, r:{}".format(count, len(r_set_list)))
r_set = set(r)
f = True
for x in r_set_list:
if (len(x & r_set)) > similar:
f = False
break
if (f):
bool_list.append(True)
r_set_list.append(r_set)
else:
bool_list.append(False)
return ~np.array(bool_list)
</code>
time_start = timer()
result = df[FilterSimilarRecords(df, similar)]
time_delta = timer() - time_start
print('Execution time:', time_delta)
print(result)
|
Я предположил следующие варианты решения:
Оптимизировать однопоточный код.
Разбить исполнение на потоки.
Использовать JIT-компилятор.
Использовать GPU.
Использовать "более быстрые" языки программирования.
О том, что я не попробовал:
Т.к. в конкретной задаче мы создает список уникальных значений и проходы по нему занимают основное время, то использование GPU может сильно ускорить задачу. Надеюсь, специалисты по Tensorflow, numba и пр. смогут написать пример быстрее, чем я разберусь. О проблематике подобных вычислений на GPU
На C, Asm и пр. я не писал больше 10 лет и желания вспоминать - нет. ИМХО результат должен быть, как минимум, не сильно хуже варианта №3. Ну и т.к. речь в вопросе о Python, то этот вариант за рамками, я думаю.
Для тестирования я выделил из кода автора главное:
<code>
from timeit import default_timer as timer
import itertools as itr
import pandas as pd
import numpy as np
arr = list(itr.combinations(range(1,26),6))
similar = 4
def FilterSimilarRecords(df, similar):
r_set_list = list()
bool_list = list()
for r in df.values:
r_set = set(r)
f = True
for x in r_set_list:
if (len(x & r_set)) > similar:
f = False
break
if (f):
bool_list.append(True)
r_set_list.append(r_set)
else:
bool_list.append(False)
return ~np.array(bool_list)
time_start = timer()
df = pd.DataFrame(arr)
result = df[FilterSimilarRecords(df, similar)]
time_delta = timer() - time_start
print('Execution time:', time_delta)
print(result)
</code>
Результат: <code>
72s [171468 rows x 6 columns]</code>
1. Оптимизация однопоточного кода:
Исходя из тестов отдельных блоков задачи, наиболее быстрым однопоточным вариантом стал:
<code>
from timeit import default_timer as timer
import itertools as itr
import pandas as pd
arr = list(itr.combinations(range(1,26),6))
similar = 4
def FilterSimilarRecords(records, similar):
unique = []
nonunique = []
# unique = deque() # Аналогичный результат.
# nonunique = deque()
for r in records:
r = set(r)
for u in unique:
if (len(u & r)) > similar:
nonunique.append(r)
break
else:
unique.append(r)
return nonunique
time_start = timer()
filtered = pd.DataFrame(FilterSimilarRecords(arr, similar))
time_delta = timer() - time_start
print('Execution time:', time_delta)
print(filtered)
</code>
Результат: <code>
65s [171468 rows x 6 columns]</code>
2. Разбить исполнение на потоки:
Многопоточность - не помогает. Специфика задачи такова, что процессор остается не нагружен, а узким местом является доступ к памяти. Соответственно, мы наблюдаем снижение производительности из-за накладных расходов на организацию многопоточности.
Исходя из тестов отдельных блоков задачи, наиболее быстрым многопоточным вариантом стал:
<code>
from multiprocessing.dummy import Pool
from timeit import default_timer as timer
import itertools as itr
import pandas as pd
arr = list(itr.combinations(range(1,26),6))
class FilterSimilarRecords:
pool = Pool(16)
unique = []
nonunique = []
similar = 4
is_unique = True
def run(self, arr):
for a in arr:
self.is_unique = True
self.record = set(a)
self.pool.map(self.apply, self.unique)
if self.is_unique:
self.unique.append(self.record)
else:
self.nonunique.append(self.record)
return self.nonunique
def apply(self, u):
if (len(u & self.record)) > self.similar:
self.is_unique = False
raise StopIteration
time_start = timer()
result = FilterSimilarRecords().run(arr)
filtered = pd.DataFrame(result)
time_delta = timer() - time_start
print('Execution time:', time_delta)
print(filtered)
</code>
Результат: <code>
392s [171468 rows x 6 columns]</code> C try, except - результат аналогичен.
3. Использовать JIT-компилятор:
Наиболее быстрый из протестированних на CPU. <code>
np.array</code> - медленнее. Буду рад, если кто-нибудь реализует на GPU. У меня "с наскока" ничего хорошего не вышло.
<code>
from timeit import default_timer as timer
import itertools as itr
import numpy as np
import pandas as pd
import numba
arr = np.array(list(itr.combinations(range(1,26),6)))
similar = 4
@numba.njit(target='cpu')
def FilterSimilarRecords(arr, similar):
unique = list()
nonunique = list()
for a in range(arr.shape[0]):
r = set(arr[a])
for u in range(len(unique)):
if (len(unique[u] & r)) > similar:
nonunique.append(arr[a])
break
else:
unique.append(r)
return nonunique
time_start = timer()
filtered = pd.DataFrame(FilterSimilarRecords(arr, similar))
time_delta = timer() - time_start
print('Execution time:', time_delta)
print(filtered)
</code>
Результат: <code>
50s [171468 rows x 6 columns]</code>
|
21,774 | Нужно посчитать количество улыбающихся смайликов в массиве без использования библиотек и т.д
<code>
countSmileys = [':)', ':)' ';(', ';}', ':-D']
def count_smileys(arr):
if ')' and 'D' in arr:
return len(')' and 'D')
print(count_smileys(countSmileys))
</code>
Задача такая: Посчитать улыбающиеся смайлики. Улыбающийся смайлик - это в котором есть символ ")" или "D", остальные не действительны
Не могу понять логики, столько циклов уже переписал, все рано не получается посчитать, помогите
|
Проверки на присутствие символов <code>
)</code> или <code>
D</code> можно делать с помощью оператора <code>
in</code>.
Вернётся <code>
True</code>, если символ присутствует в строке, иначе - <code>
False</code>.
Для Вашего примера проверка будет выглядеть так: <code>
if ')' in smile or 'D' in smile:</code>
В зависимости от этого результата следует инкрементировать счётчик, который впоследствии будет возвращён из функции.
Код:
<code>
def count_good_smiles(smileys: list) -> int:
i = 0
for smile in smileys:
if ')' in smile or 'D' in smile:
i += 1
return i
smileys = [':)', ':)', ';(', ';}', ':-D']
print(count_good_smiles(smileys))
</code>
stdout:
<code>
3
</code>
Возьмите на заметку!
Ошибки в Вашем коде:
<code>
[':)', ':)' ';(', ';}', ':-D']</code>. Приглядитесь, Вы пропустили запятую, но ошибки не возникло, так как неявно произошла конкатенация строк <code>
:)</code> и <code>
;(</code>
<code>
')' and 'D' in smile</code>. Выполняется только 2-ая проверка. Строка <code>
)</code> всегда возвращает логическое <code>
True</code> и никак не связана с оператором <code>
in</code>
У вас нет цикла. Условие выше проверяет не каждый конкретный смайлик, а весь массив в целом на нахождение в нём элемента <code>
D</code>
<code>
return len(')' and 'D')</code>. Вернётся длина 2-ой строки (<code>
D</code>, то есть <code>
1</code>). Это никак не связано с Вашей задачей
Также следует придерживаться <code>
PEP-8</code>, а именно: оставлять 2 пустые строки перед и после объявления функции.
|
21,775 | Множество словарей
Необходимо обрабатывать множество (<code>
set()</code>) словарей, но, т.к. словарь не является хешируемым объектом, то и в множество его добавить не получится. Какое есть оптимальное решение для этого?
Сам смог додуматся только до json-сериализации словарей с ключом <code>
sort_keys=True</code>, таким образом получится множество строк, в которое не получится добавить строку, которая при десериализации не совпадёт с любой десериализованной строкой из множества, но я не думаю, что это рациональное решение.
Прошу прощения, если вопрос задан непонятно, в комментариях постараюсь ответить на уточняющие вопросы.
|
Можно сохранять словари в множество в виде объектов <code>
tuple(sorted(d.items()))</code>. Если значения в словаре были хешируемы, то и полученный объект тоже будет хешируем. Сортировка нужна чтобы одинаковые словари гарантированно были преобразованы к одному виду. Обратное преобразование - просто <code>
dict(x)</code>.
|
21,776 | Создание экземпляра (instance) класса
Имеется несколько классов, метод одного из которых должен создать список экземпляров другого
<code>
class b:
/..
class a:
self.list1 = []
def add_units(self, clas, num):
for i in range(num):
self.list1.append(?)
a.add_units(b, 3)
</code>
Каким образом можно создать экземпляр класса(причем не один), зная лишь его имя?
|
Я немного поправил Ваш код. Получилось вот так:
<code>
class b:
x = 5
class a:
list1 = [] # При объявлении свойства класса self не применяется
def add_units(self, clas, num):
for i in range(num):
self.list1.append(clas()) # Создаём экземпляр класса clas, вызывая ()
A = a() # Необходимо создать объект класса, чтобы вызвать его нестатический метод
A.add_units(b, 3)
print(a.list1[1].x)
</code>
В консоль выводится <code>
5</code>.
Теперь подробнее: Чтобы создать экземпляр любого класса, достаточно вызвать для него конструктор с помощью оператора <code>
()</code>.
Python тем и привлекателен, что в аргументы функции можно передать что угодно, вплоть до типа данных. Таким образом, мы просто вызываем конструктор любого типа данных, переданного в функцию, и в список помещается объект, созданный этим конструктором.
|
21,778 | Как реализовать undo, redo в виджете Text tkinter python?
У меня есть код:
<code>
from tkinter.scrolledtext import ScrolledText
def undo():
txt.edit_undo()
def redo():
txt.edit_redo()
txt = ScrolledText()
txt.pack(expand = True, fill = 'both')
</code>
Но при вызове этих функций, ничего не изменяется. Помогите найти решение. Заранее спасибо
|
Чтобы всё работало нужно добавить в текстовый виджет :
<code>
undo=True
</code>
В вашем случае:
<code>
from tkinter.scrolledtext import *
from tkinter import *
root=Tk()
def undo():
txt.edit_undo()
def redo():
txt.edit_redo()
button_undo=Button(root, command=undo,text="undo")
button_redo=Button(root, command=redo,text="redo")
button_undo.pack()
button_redo.pack()
txt = ScrolledText(root,undo=True)
txt.pack(expand = True, fill=BOTH)
root.mainloop()
</code>
|
21,779 | subprocess.check_output для команды из нескольких слов
Использую бота в вк для управления сервером. Хочу использовать <code>
subprocess.check_output</code> для этого. Но если передавать команду из нескольких слов, например, df -h, то вызывается ошибка. Команды типа uptime,reboot,ifconfig работают отлично. Вот мой код:
<code>
command="df -h"
res=subprocess.check_output(command)
output=str(res)
</code>
Как можно реализовать выполнение команд состоящих из более чем одного слова?
|
Команда передается с помощью: <code>
list</code>
<code>
command=["df", "-h"]
res=subprocess.check_output(command)
output=str(res)
print(output)
</code>
|
21,780 | Наследование переменных у классов
python3. Интересует наследование у классов, а конкретно: можно ли наследовать от родительских классов переменные? Например, есть 3 класса и всем им нужны одни и те же значения, например, высота и ширина экрана. Можно ли получать эти значения одним из классов, а потом другими классами наследовать эти значения?
|
Конечно можно
<code>
In [1]: class A:
...: some_field = 1
...:
In [2]: class B(A):
...: pass
...:
In [3]: b = B()
In [4]: b.some_field
Out[4]: 1
</code>
|
21,781 | Как сделать статичный текст?
Работаю с модулем tkinter, возник вопрос, не могу понять, как сделать статичный текст. Искал ответ на вопрос, так и до сих пор не нашёл. Вот код:
<code>
root = Tk()
root.geometry('300x100')
root.title('Завершение программы')
root.iconbitmap(r'cancel.ico')
text = Text(width=50, height=10)
text.pack()
text.insert(1.0, "Завершние программы через 3 секунды..")
text.tag_add('title', 1.0, '1.end')
text.tag_config('title', font=("Verdana", 10, 'bold'), justify=CENTER)
</code>
Текст не выводит. Подскажите пожалуйста, что не так.
|
<code>
from tkinter import*
root=Tk()
label=Label(root,text=" 'Static' text")
label.pack()
root.mainloop()
</code>
|
21,785 | последнее число [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос необходимо уточнить или дополнить подробностями. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте больше подробностей и уточните проблему, отредактировав это сообщение.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Нужно в строчке извлечь последнее число
Например, идет строчка 10 213 1 3992, нужно извлечь 3992,т.е последнее число
|
Через регулярки так:
<code>
import re
res = re.search(r'\d+$','10 213 1 3992')
print(res.group(0)) # 3992
</code>
|
21,786 | Как добавить пару ключ-значение в словарь?
Меня очень давно мучает этот вопрос. Допустим, у меня есть словарь:
<code>
d = {'format': 'video', 'abr': '320'}
</code>
Я хочу чтобы в словарь добавилась еще одна пара:
<code>
'height': '720'
</code>
И в результате должно получится:
<code>
d = {'format': 'video', 'abr': '320', 'height': '720'}
</code>
Что я должен сделать? Может это что-то вроде <code>
d.add('height': '720')</code>?
|
самый простой вариант:
<code>
In [146]: d['height'] = '720'
</code>
альтернативный вариант, позволяющий добавить сразу несколько элементов:
<code>
In [149]: d.update(dict(height='720', blah='blah-blah'))
In [150]: d
Out[150]: {'format': 'video', 'abr': '320', 'height': '720', 'blah': 'blah-blah'}
</code>
|
21,787 | Передача переменной из одной функции в другую
Как получить переменную <code>
name</code> как глобальную?
<code>
import random
fruits = ('яблоко', 'абрикос', 'авокадо', 'банан', 'кокос', 'инжир')
def fruitName():
rand = random.randint(0,6)
name = fruits[rand]
print(name)
</code>
Понимаю, что вопрос достаточно глупой, но я только начала изучение программирования.
|
Для этого Вы можете воспользоваться инструкцией <code>
global</code>, например:
<code>
global name
name = fruits[rand]
</code>
Возьмите на заметку!
Использовать глобальные переменные - ужасное архитектурное решение.
Если есть возможность избегать их - это обязательно нужно сделать.
Лучше сделать так:
<code>
import random
def get_rand_fruit(fruits: list) -> str:
rand_fruit = random.choice(fruits)
return rand_fruit
fruits = ('яблоко', 'абрикос', 'авокадо', 'банан', 'кокос', 'инжир')
name = get_rand_fruit(fruits)
print(name)
</code>
|
21,788 | Поиск элемента в списке
Код:
<code>
users = [12390312, 12313123, 57289234, 21837129398]
userstats = 21837129398
print("Начинаю поиск")
for element in users:
if userstats == users:
break
else:
print("'userstats' нет в списке 'users'")
print("'userstats' есть в списке 'users'")
</code>
К примеру в коде у меня есть список c id пользователей
<code>
users = [12390312, 12313123, 57289234, 21837129398]
</code>
И есть сервер который отправляет мне по команде id пользователя в переменную <code>
userstats</code>.
Предположим он отправил мне переменную с id <code>
21837129398</code>
В теории код должен найти в списке этот id, если находит, нужно чтобы выполнялся этот код: <code>
print("'userstats' есть в списке 'users'")</code>
А если не находит нужно чтобы выполнялся этот код: <code>
print("'userstats' нет в списке 'users'")</code>
Но с моим кодом у меня не выходит, не знаю что делать, пробовал гуглить, ничего не нагуглил. Я ещё новичок в этой сфере, может что-то не знаю, подскажите :)
|
Для таких проверок можно воспользоваться оператором <code>
in</code>. Если элемент есть в коллекции, то вернётся <code>
True</code>, иначе - <code>
False</code>.
Код:
<code>
users = [12390312, 12313123, 57289234, 21837129398]
userstats = 21837129398
if userstats in users:
print("'userstats' есть в списке 'users'")
else:
print("'userstats' нет в списке 'users'")
</code>
stdout:
<code>
'userstats' есть в списке 'users'
</code>
P. S.:
Код можно сократить, используя аналог тернарного оператора:
<code>
print("'userstats'", 'есть' if userstats in users else 'нет', "в списке 'users'")
</code>
|
21,789 | Python 3.7 по умолчанию ломает терминал в Ubuntu 18.04
Как сделать Python 3.7 питоном по умолчанию для Ubuntu 18.04?
Я сделал так:
<code>
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/ppa
sudo apt install python3.7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.6 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.7 2
sudo update-alternatives --config python3
</code>
И выбрал Python 3.7. После этого терминал перестал открываться. Пришлось снова выбрать 3.6 и все стало нормально.
Как решить эту проблему?
|
Не надо трогать системный Python! Никогда!
Рано или поздно вы что-нибудь поломаете.
Установите нужную вам версию Python в директорию доступную другим пользователям и укажите в переменной окружения <code>
PATH</code> путь к новой версии до или вместо пути к системному Python.
PS лично я предпочитаю использовать дистрибутив <code>
Anaconda</code> или <code>
Miniconda</code>, доступный для <code>
Unix</code>, <code>
Windows</code> и <code>
macOS</code>
|
21,790 | Оптимизация функции и apply для поиска массива значений в массиве строк значений по критериям
Как можно повысить производительность нижеприведенной функции?
Функция ищет строки DataFrame, которые удовлетворяют условиям:
1) Любые четыре из шести элементов строки должны соотвествовать требованиям
<code>
второй элемент = первый элемент + 1
третий элемент = первый элемент + 6
четвертый элемент = первый элемент + 7
</code>
2) Выбранные элементы могут распологаться в строке в любом порядке.
Кол-во строк в массиве порядка 100000000
--
<code>
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools as itr
df = pd.DataFrame([[1,2,3,7,8,9],[5,6,7,8,9,10],[2,4,5,7,10,11]] * 1)
print(df)
def func(row, cl, sl):
for i in range(0, cl):
if((row.values[i] + 1 in row.values) and (row.values[i] + sl in row.values) and (row.values[i] + sl + 1 in row.values)):
return True
return False
mask = df.apply(lambda x: func(x, 6, 6) , axis = 1)
print(mask)
</code>
Исходные данные
<code>
0 1 2 3 4 5
0 1 2 3 7 8 9
1 5 6 7 8 9 10
2 2 4 5 7 10 11
</code>
Результат
<code>
0 True
1 False
2 True
</code>
|
можно динамически создать запрос и воспользоваться методом DataFrame.query(...) или DataFrame.eval(...):
<code>
def gen_rules(cols, nums=[1,6,7]):
conditions = []
for c in cols:
tmp = []
for n in nums:
tmp2 = []
for cc in cols:
# if cc == c:
# continue
tmp2.append(f"{c}+{n}=={cc}")
tmp.append(f"({' | '.join(tmp2)})")
conditions.append(f"({' & '.join(tmp)})")
return " | ".join(conditions)
df = df.add_prefix("c")
cols = df.columns.to_list()
qry = gen_rules(cols, nums=[1,6,7])
</code>
исходный DF с переименованными столбцами:
<code>
In [43]: df
Out[43]:
c0 c1 c2 c3 c4 c5
0 1 2 3 7 8 9
1 5 6 7 8 9 10
2 2 4 5 7 10 11
</code>
получим запрос с условиями:
<code>
In [132]: print(qry.replace(")) | ((", "))\n\n| ((").replace(") & (", ")\n& ("))
((c0+1==c0 | c0+1==c1 | c0+1==c2 | c0+1==c3 | c0+1==c4 | c0+1==c5)
& (c0+6==c0 | c0+6==c1 | c0+6==c2 | c0+6==c3 | c0+6==c4 | c0+6==c5)
& (c0+7==c0 | c0+7==c1 | c0+7==c2 | c0+7==c3 | c0+7==c4 | c0+7==c5))
| ((c1+1==c0 | c1+1==c1 | c1+1==c2 | c1+1==c3 | c1+1==c4 | c1+1==c5)
& (c1+6==c0 | c1+6==c1 | c1+6==c2 | c1+6==c3 | c1+6==c4 | c1+6==c5)
& (c1+7==c0 | c1+7==c1 | c1+7==c2 | c1+7==c3 | c1+7==c4 | c1+7==c5))
| ((c2+1==c0 | c2+1==c1 | c2+1==c2 | c2+1==c3 | c2+1==c4 | c2+1==c5)
& (c2+6==c0 | c2+6==c1 | c2+6==c2 | c2+6==c3 | c2+6==c4 | c2+6==c5)
& (c2+7==c0 | c2+7==c1 | c2+7==c2 | c2+7==c3 | c2+7==c4 | c2+7==c5))
| ((c3+1==c0 | c3+1==c1 | c3+1==c2 | c3+1==c3 | c3+1==c4 | c3+1==c5)
& (c3+6==c0 | c3+6==c1 | c3+6==c2 | c3+6==c3 | c3+6==c4 | c3+6==c5)
& (c3+7==c0 | c3+7==c1 | c3+7==c2 | c3+7==c3 | c3+7==c4 | c3+7==c5))
| ((c4+1==c0 | c4+1==c1 | c4+1==c2 | c4+1==c3 | c4+1==c4 | c4+1==c5)
& (c4+6==c0 | c4+6==c1 | c4+6==c2 | c4+6==c3 | c4+6==c4 | c4+6==c5)
& (c4+7==c0 | c4+7==c1 | c4+7==c2 | c4+7==c3 | c4+7==c4 | c4+7==c5))
| ((c5+1==c0 | c5+1==c1 | c5+1==c2 | c5+1==c3 | c5+1==c4 | c5+1==c5)
& (c5+6==c0 | c5+6==c1 | c5+6==c2 | c5+6==c3 | c5+6==c4 | c5+6==c5)
& (c5+7==c0 | c5+7==c1 | c5+7==c2 | c5+7==c3 | c5+7==c4 | c5+7==c5))
</code>
результат:
<code>
In [133]: df.query(qry)
Out[133]:
c0 c1 c2 c3 c4 c5
0 1 2 3 7 8 9
2 2 4 5 7 10 11
</code>
в виде булевой маски:
<code>
In [134]: df.eval(qry)
Out[134]:
0 True
1 False
2 True
dtype: bool
</code>
замеры времени выполнения для 1_947_792 строк:
<code>
In [136]: df = pd.DataFrame(list(combinations(range(1, 37), 6))).add_prefix("c")
In [137]: df.shape
Out[137]: (1947792, 6)
In [138]: df.eval(qry).sum()
Out[138]: 14333
In [139]: %timeit mask = df.eval(qry)
134 ms ± 2.08 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
</code>
ваша версия:
<code>
In [140]: %timeit mask = df.apply(lambda x: func(x, 6, 6) , axis = 1)
2min 55s ± 513 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
</code>
ускорение - приблизительно в 1306 раз:
<code>
In [141]: (2*60 + 55) * 1000 / 134
Out[141]: 1305.9701492537313
</code>
|
21,791 | При попытке удалить один объект класса - удаляются все
Почему-то метод <code>
__del__</code> в классе <code>
Personal_Data</code> удаляет все объекты, вместо одного. С чем это может быть связано и как это исправить?
<code>
class Personal_Data:
total_people = 0 # Количество людей в телефонной книге
def __init__(self, name, surname, phone_number):
# Метод инициализации пользователя
self.name = name
self.surname = surname
self.phone_number = phone_number
Personal_Data.total_people += 1
def __del__(self):
print("Удален пользоваетль: {0}".format(self.name))
# Удаление пользователя
Personal_Data.total_people -= 1
# Выводится оставшееся количество людей в телефоной книге
print("Количество пользователей: {0}".format(Personal_Data.total_people))
def introduce(self):
print("Имя: {0}, Фамилия: {1}, Номер телефона {2}".format(self.name, self.surname, self.phone_number))
# Объекты класса
Vasiliy = Personal_Data('Vasiliy', 'Valakas', '88005553535')
Ivan = Personal_Data('Ivan', 'Ivanov', '88005553535')
# Объекты заносятся в список для дальнейших манипуляций с ними
members = [Vasiliy, Ivan]
for member in members:
if member.name != member.name.lower():
member.name = member.name.lower() # Если в строке есть символы с верхним регистром, то они переводятся в нижний
print("Что можно сделать: Посмотреть контакты (наберите 'контакты'), Добавить новый контакт ('добавить'), Удалить контакт ('удалить')")
# Пользователь выбирает какое действие совершить
void = input("Что будем делать --> ")
if void != void.lower():
void = void.lower() # Если в строке есть символы с верхним регистром, то они переводятся в нижний
if void == 'контакты':
for member in members:
# Все пользователи заносятся в словарь, где ключом является имя пользователя
new_dict = {
member.name: member.phone_number
}
print(new_dict)
elif void == 'удалить':
# Программа спрашивает какого пользователя удалить
delete_who = input("Какого пользователя вы хотите удалить? --> ")
if delete_who != delete_who.lower():
delete_who = delete_who.lower() # Если в строке есть символы с верхним регистром, то они переводятся в нижний
# Программа удаляет пользователя
del delete_who
else:
print("Действие не найдено!")
</code>
|
Объекты удаляются, потому, что скрипт завершился и удаляется вообще всё, что относится к этому скрипту.
Видимо, вам стоит завернуть в бесконечный цикл всю ту часть кода, которая отвечате за взаимодействие с пользователем, чтобы программа не завершалась после первой же выполненной команды.
У вас есть проблемы и в других местах:
<code>
# Все пользователи заносятся в словарь, где ключом является имя пользователя
new_dict = {
member.name: member.phone_number
}
print(new_dict)
</code>
Нет, не все пользователи заносятся в словарь. У вас словарь пересоздаётся заново на каждой итерации. Так что в нём в итоге останется только последний объект.
Ну и про то, что del delete_who удаляет только строку с именем, но не удаляет объект, вам уже написали в комментариях.
|
21,792 | Вычисление списка чисел Фибоначчи рекурсией
Через рекурсию вычисляю числа Фибоначчи.
Хочу, чтобы возвращался список чисел Фибоначчи длины <code>
n</code>, но в результате получаю ошибку:
<code>
TypeError: can only concatenate list (not "int") to list
</code>
Код:
<code>
def fib(n):
s = []
if n in (1, 2):
return 1
else:
s.append(fib(n-1) + fib(n-2))
return s
</code>
Не понимаю, почему происходит так. Заранее спасибо за помощь.
|
<code>
def fib(n):
if n in (1, 2):
return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
print(fib(5))
</code>
|
21,794 | Преобразование элементов списка(строки) в ВЕРХНИЙ РЕГИСТР python
Есть следующий список:
<code>
['фыа','ер','ук','рпап','прооп','фывф','уркпра','ыаываы','титит']
</code>
Значения в нём при каждом запуске будут разными
Как мне перенести строки в верхний регистр?
|
Вам необходимо применить метод строк <code>
upper</code> к каждому элементу, попутно добавляя его в новый список. Удобнее всего сделать это с помощью генератора.
Код:
<code>
li = ['фыа', 'ер', 'ук', 'рпап', 'прооп', 'фывф', 'уркпра', 'ыаываы', 'титит']
new_li = [x.upper() for x in li]
print(new_li)
</code>
stdout:
<code>
['ФЫА', 'ЕР', 'УК', 'РПАП', 'ПРООП', 'ФЫВФ', 'УРКПРА', 'ЫАЫВАЫ', 'ТИТИТ']
</code>
Замеры производительности
<code>
import random
from string import ascii_lowercase
import timeit
li = [''.join(random.choice(ascii_lowercase) for _ in range(32)) for _ in range(1000)]
print(timeit.timeit(lambda: [x.upper() for x in li])) # 69.81857771100022
print(timeit.timeit(lambda: list(map(str.upper, li)))) # 49.37236840500009
</code>
Способ с использованием <code>
map</code> в среднем на 30% быстрее, чем способ со списковым включением
|
21,795 | Python функции и область видимости глобальных переменных
<code>
state = "1"
pstate = ""
def fst_start(bot, message):
main_keyboard = types.ReplyKeyboardMarkup(row_width=3, resize_keyboard=True)
for txtbut in main_button_list:
main_keyboard.add(types.KeyboardButton(text=txtbut))
bot.send_message(chat_id=message.chat.id, text=tostart, reply_markup=main_keyboard)
pstate= state
state = ' '
</code>
В этой функции в строке
<code>
pstate= state
</code>
питон ругается на state
UnboundLocalError: local variable 'state' referenced before assignment
|
Как @Eurobeat_Intensifies подсказал в комментариях, Вы не можете использовать переменную, которой далее в функции присваивается значение.
Но её всё ещё можно достать из словаря глобальной области видимости, что решает Вашу проблему.
Пример:
<code>
x = 'hello'
y = 'spam'
def func():
x = globals()['y']
y = 'eggs'
print(x, y)
func()
print(x, y)
</code>
stdout:
<code>
spam eggs
hello spam
</code>
|
21,796 | Использование groupby вместо apply
Как заменить apply на groupby для подсчета кол-во совпадающих элементов исходного множества во множеством значений заданых в строках в массиве dataframe, чтобы новый код был более производительный чем исходный?
Планирую использовать код на кол-во записей порядка 40 000 000.
Исходный рабочий код
<code>
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6], [4,5,6,7]])
print(df)
s = {1,3}
hints = df.apply(lambda x: len(set(x) & s), axis=1).value_counts().sort_index()
print(hints)
</code>
Исходные данные:
<code>
0 1 2 3
0 1 2 3 4
1 2 3 4 5
2 3 4 5 6
3 4 5 6 7
</code>
Результат:
<code>
0 1
1 2
2 1
</code>
|
Не знаю как здесь можно применить <code>
groupby</code>, но вы можете заменить <code>
apply()</code> на комбинацию <code>
isin()</code> и <code>
sum()</code>:
<code>
hints = df.isin(s).sum(1).value_counts().sort_index()
</code>
Чуть подробнее:
<code>
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame([[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6], [4,5,6,7]] * 1_000_000)
In [3]: len(df.index)
Out[3]: 4000000
In [4]: s = {1,3}
In [5]: df.apply(lambda x: len(set(x) & s), axis=1).value_counts().sort_index()
Out[5]:
0 1000000
1 2000000
2 1000000
dtype: int64
In [6]: df.isin(s).sum(1).value_counts().sort_index()
Out[6]:
0 1000000
1 2000000
2 1000000
dtype: int64
In [7]: %timeit df.apply(lambda x: len(set(x) & s), axis=1).value_counts().sort_index()
2min 34s ± 4.76 s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
In [8]: %timeit df.isin(s).sum(1).value_counts().sort_index()
840 ms ± 7.43 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
</code>
|
21,797 | Как правильно подать строки для лемматизации?
Провел токеннизацию большого текста, теперь пытаюсь подать эти строки на проведение лемматизации. Лемматизацию провожу с помощью pymorphy2, библиотека принимает только слово. Не могу понять как подать предложение по слову, но так чтобы он сохранил мне все в dataframe так же по предложениям.
<code>
data_clear = pd.read_csv('C:\\Users\\ugrobug\\Desktop\\out_token.csv', sep='\t', encoding='utf-8')
def lemma(data_clear):
morph = pymorphy2.MorphAnalyzer()
final_data = pd.DataFrame({'Question'})
for i in data_clear['0']:
c = morph.parse(i)[0]
lemmas = c.normal_form
print(lemmas)
final_data.loc[len(final_data)]=[lemmas]
final_data.to_csv('C:\\Users\\ugrobug\\Desktop\\out_lemma.csv', sep='\t', encoding='utf-8')
lemma(data_clear)
</code>
|
Пример:
<code>
from nltk import sent_tokenize, word_tokenize, regexp_tokenize
from pymorphy2 import MorphAnalyzer
def tokenize_n_normalize(sent, pat=r"(?u)\b\w\w+\b", morph=MorphAnalyzer()):
return [morph.parse(tok)[0].normal_form
for tok in regexp_tokenize(sent, pat)]
text = """Провел токеннизацию большого текста, теперь пытаюсь подать эти строки на проведение лемматизации. Лемматизацию провожу с помощью pymorphy2, библиотека принимает только слово. Не могу понять как подать предложение по слову, но так чтобы он сохранил мне все в dataframe так же по предложениям."""
df = pd.DataFrame({
"sent": [sent for sent in sent_tokenize(text)]
})
df["sent"] = df["sent"].map(lambda x: " ".join(tokenize_n_normalize(x)))
</code>
результат:
<code>
In [22]: df
Out[22]:
sent
0 провести токеннизация большой текст теперь пытаться подать этот строка на проведение лемматизация
1 лемматизация провозить помощь pymorphy2 библиотека принимать только слово
2 не мочь понять как подать предложение по слово но так чтобы он сохранить я весь dataframe так же...
</code>
|
21,798 | Tuple index out of range, но я не создавал кортеж
Есть код:
<code>
class Rubik:
def __init__(self,Red=['r','r','r','r','r','r','r','r','r'],Blue=['b','b','b','b','b','b','b','b','b'],
Orange=['o','o','o','o','o','o','o','o','o'],Green=['g','g','g','g','g','g','g','g','g'],
White=['w','w','w','w','w','w','w','w','w'],Yellow=['y','y','y','y','y','y','y','y','y']):
self.red = Red
self.blue = Blue
self.orange = Orange
self.green = Green
self.white = White
self.yellow = Yellow
def show_red(self):
total = f"""{self.red[0]} {self.red[1]} {self.red[2]}\n
{self.red[3]} {self.red[4]} {self.red[5]}\n
{self.red[6]} {self.red[7]} {self.red[8]}"""
return total
def show_blue(self):
total = f"""{self.blue[0]} {self.blue[1]} {self.blue[2]}\n
{self.blue[3]} {self.blue[4]} {self.blue[5]}\n
{self.blue[6]} {self.blue[7]} {self.blue[8]}"""
return total
def show_orange(self):
total = f"""{self.orange[0]} {self.orange[1]} {self.orange[2]}\n
{self.orange[3]} {self.orange[4]} {self.orange[5]}\n
{self.orange[6]} {self.orange[7]} {self.orange[8]}"""
return total
def show_green(self):
total = f"""{self.green[0]} {self.green[1]} {self.green[2]}\n
{self.green[3]} {self.green[4]} {self.green[5]}\n
{self.green[6]} {self.green[7]} {self.green[8]}"""
return total
def show_white(self):
total = f"""{self.white[0]} {self.white[1]} {self.white[2]}\n
{self.white[3]} {self.white[4]} {self.white[5]}\n
{self.white[6]} {self.white[7]} {self.white[8]}"""
return total
def show_yellow(self):
total = f"""{self.yellow[0]} {self.yellow[1]} {self.yellow[2]}\n
{self.yellow[3]} {self.yellow[4]} {self.yellow[5]}\n
{self.yellow[6]} {self.yellow[7]} {self.yellow[8]}"""
return total
def __str__(self):
total = f"""
{self.white[0]} {self.white[1]} {self.white[2]}
{self.white[3]} {self.white[4]} {self.white[5]}
{self.white[6]} {self.white[7]} {self.white[8]}\n
{self.red[0]} {self.red[1]} {self.red[2]} {self.blue[0]} {self.blue[1]} {self.blue[2]} \
{self.orange[0]} {self.orange[1]} {self.orange[2]} {self.green[0]} {self.green[1]} {self.green[2]}
{self.red[3]} {self.red[4]} {self.red[5]} {self.blue[3]} {self.blue[4]} {self.blue[5]} \
{self.orange[3]} {self.orange[4]} {self.orange[5]} {self.green[3]} {self.green[4]} {self.green[5]}
{self.red[6]} {self.red[7]} {self.red[8]} {self.blue[6]} {self.blue[7]} {self.blue[8]} \
{self.orange[6]} {self.orange[7]} {self.orange[8]} {self.green[6]} {self.green[7]} {self.green[8]}\n
{self.yellow[0]} {self.yellow[1]} {self.yellow[2]}
{self.yellow[3]} {self.yellow[4]} {self.yellow[5]}
{self.yellow[6]} {self.yellow[7]} {self.yellow[8]}"""
return total
def U(self, move=None):
memory = [x for x in range(9)]
red_list=['r','r','r','r','r','r','r','r','r']
blue_list=['b','b','b','b','b','b','b','b','b']
orange_list=['o','o','o','o','o','o','o','o','o']
green_list=['g','g','g','g','g','g','g','g','g'],
white_list=['w','w','w','w','w','w','w','w','w']
yellow_list=['y','y','y','y','y','y','y','y','y']
if move == None:
memory[2] = 'w'
memory[5] = 'w'
memory[8] = 'w'
white_list[2] = orange_list[2]
white_list[5] = orange_list[5]
white_list[8] = orange_list[8]
orange_list[2] = yellow_list[2]
orange_list[5] = yellow_list[5]
orange_list[8] = yellow_list[8]
yellow_list[2] = red_list[2]
yellow_list[5] = red_list[5]
yellow_list[8] = red_list[8]
red_list[2] = memory[2]
red_list[5] = memory[5]
red_list[8] = memory[8]
total = Rubik(red_list, blue_list, orange_list, green_list, white_list, yellow_list)
return total
#==================================================================================================================================================
x = Rubik()
print(x.U())
</code>
Возникает исключение:
<code>
IndexError
tuple index out of range
File "C:\Users\User\Desktop\разработка\Проекты\проект rubiks_cube\rubiks_cube.py", line 57, in __str__
{self.yellow[6]} {self.yellow[7]} {self.yellow[8]}"""
File "C:\Users\User\Desktop\разработка\Проекты\проект rubiks_cube\rubiks_cube.py", line 95, in <module>
print(x.U())
</code>
Ошибка связанная с кортежом, хотя я кортеж не создавал... По-крайней мере намеренно. Примечательно, что без функции U() всё работает прекрасно. Объясните, пожалуйста, в чём ошибка и как её можно решить.
Или может я неправильно написал функцию init и неправильно внёс в неё списки?
Заранее благодарю.
P.s. попытался "поиграться" с функцией str, а точнее с переменной total. Ошибка выходит когда появляется строка
<code>
{self.orange[0]} {self.orange[1]} {self.orange[2]} {self.green[0]} {self.green[1]} {self.green[2]}
</code>
|
green_list=['g','g','g','g','g','g','g','g','g'], - запятая не должна быть здесь. By insolor
(p.s. для незнающих: кортеж можно создать не используя скобки. Т.е. num = 1, 2, 3 - кортеж. Я случайно поставил запятую, оттуда и косяк. Спасибо insolor'у
|
21,799 | Динамический файл с переменными для python
Подскажите способ создания файла с переменными для кода на питоне который можно будет редактировать и сохранять в ходе действия кода. Я чет ваще не нашел никакой инфы, может руки уже искривились гуглить нормально.
К примеру, у меня есть чат-бот с фильтром запрещенных слов, он естественно эти запрещенный слова берет из списка, ну к примеру
<code>
bad_words = [
'редиска', 'картофель', 'баклажан'
]
@client.event
async def on_message(message):
for i in bad_words:
if i in message.content.lower():
await message.delete()
</code>
просто пример, так вот как можно сделать отдельный файл в котором будет этот список запрещенных слов <code>
bad_words</code> чтобы и питон с ним хорошо работал и его можно было редактировать в ходе работы кода (добавить/удалить слова) и вместить в него прочие настройки которые будут динамичными.
Вручную редачить это же не вариант вовсе а сохранять все в оперативной памяти которая очищается после закрытия кода это...
|
Например, можно использовать файл в формате JSON:
Код:
<code>
import json
# ... там, где это нужно
with open('bad_words.json', 'r') as f:
bad_words = json.loads(f.read())
</code>
Файл:
<code>
["редиска", "картофель", "баклажан"]
</code>
Но учтите, что по стандарту JSON в файле кавычки должны быть двойными, а в конце списка не должно быть запятой. Если хочется больше вольности, то можно использовать <code>
eval()</code>, который парсит питоновские значения:
<code>
# ... там, где это нужно
with open('bad_words.data', 'r') as f:
bad_words = eval(f.read())
</code>
Файл в таком случае может быть более свободного формата, но учтите, что это не JSON:
<code>
["редиска", 'картофель', 'баклажан', ]
</code>
|
21,800 | Как поправить кодировку в XML документе?
При записи изменений в XML документ
<code>
<data>
<country name="Liechtenstein">
<rank updated="yes">Москва</rank>
<year>2008</year>
<gdppc>141100</gdppc>
<neighbor name="Austria" direction="E"/>
<neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
</country>
<country name="Singapore">
<rank updated="yes">Санкт-Петербург</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama">
<rank updated="yes">Новосибирск</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
<neighbor name="Colombia" direction="E"/>
</country>
</code>
с помощью метода
<code>
tree.write('output.xml')
</code>
слетает кириллица,
<code>
from xml.dom.minidom import *
import xml.etree.ElementTree as ET
import ConfigParser
conf = ConfigParser.RawConfigParser()
conf.read('C:\config.conf')# Путь до файла указывается в конфиге
path = conf.get('Path:', 'path')
xml2 = parse(path)
tree = ET.parse(path)
root = tree.getroot()
i = 1
for rank in root.iter('rank'):
if i in [1]:
new_rank = 'Москва'
rank.text = str(new_rank)
rank.set('updated', 'yes')
i += 1
tree.write(path)
</code>
строчка
?xml version="1.0" encoding="WINDOWS-1251" standalone="true"?>
в начале документа удаляется. Документ открываю в Notpade++ в нём и работаю.
|
Для того, чтобы при сохранении XML в файл добавлялась строчка <code>
<?xml version="1.0" ...</code> нужно в метод write передавать флаг <code>
xml_declaration</code>:
<code>
...
tree.write(path, xml_declaration=True)
</code>
В этом же методе можно указать название кодировки, что будет записана в декларации XML:
<code>
...
tree.write(path, encoding='WINDOWS-1251', xml_declaration=True)
</code>
|
21,802 | Обращение к функции в python
У меня есть следующий код:
<code>
def func():
x= input()
y=input()
if (x!=y):
return True
else
return False
</code>
Далее в главной программе мне нужно обратиться к данной функции. То есть, если <code>
true</code>, то <code>
print('nice')</code>, если <code>
false</code>, то <code>
print('bad')</code>.
Как это сделать?
|
Для того, чтобы вызвать функцию используется нотация с круглыми скобками: <code>
func()</code>.
Пример:
<code>
def func():
x = input()
y = input()
if x != y:
return True
else:
return False
if func():
print('nice')
else:
print('bad')
</code>
Примечания:
Вы пропустили <code>
:</code> после <code>
else</code>.
У Вас разные отступы в блоках <code>
def</code>, <code>
if</code> и <code>
else</code> (3, 4, 5). Желательно 4 пробела.
Несоответствие <code>
PEP-8</code> (не следует обрамлять условие в скобки без необходимости, а вот пробелы между оператором <code>
=</code> были бы очень желанны)
P. S.:
Я бы сделал это немного иначе.
Для начала вынес бы <code>
input()</code> за пределы функции а его результаты передал бы как аргументы при вызове.
Также упростил бы условие, возвращая сразу результат проверки, и использовал бы аналог тернарного оператора (но это не обязательно):
<code>
def func(x, y):
return x != y
a = input() # Ещё можно так: "a, b = input(), input()"
b = input() # Или так: "a, b = (input() for x in range(2))"
print('nice') if func(a, b) else print('bad')
</code>
Оптимизации можно продолжить.
Для начала - использовать аналог тернарного оператора на строки для печати.
А если отказаться от функции и переменных, то можно вообще сделать это в строчку:
<code>
print('nice' if input() != input() else 'bad')
</code>
|
21,803 | Как определить кодировку строки и преобразовать в utf8?
Через <code>
imap</code> подключаюсь к серверу и получаю список сообщений. Проблема в кодировке тела письма - в <code>
гугле</code> оно одно, в <code>
яндексе</code> другое. Хочу чтобы система автоматом определяла кодировку и преобразовывала его в <code>
utf8</code>
<code>
import cchardet
def convert_encoding(data, new_coding = 'UTF-8'):
encoding = cchardet.detect(data)['encoding']
if new_coding.upper() != encoding.upper():
data = data.decode(encoding, data).encode(new_coding)
return data
def get_mails(login, password):
print("Connecting to {}...".format(server))
imap = imaplib.IMAP4_SSL(server)
print("Connected! Logging in as {}...".format(login));
imap.login(login, password)
print("Logged in! Listing messages...");
status, select_data = imap.select('INBOX')
nmessages = select_data[0].decode('utf-8')
status, search_data = imap.search(None, 'ALL')
for msg_id in search_data[0].split():
status, msg_data = imap.fetch(msg_id, '(RFC822)')
msg_raw = msg_data[0][1].decode("utf8")
mail = mailparser.parse_from_string(msg_raw)
telo = convert_encoding(mail.body.encode()) # Вот тут траблы
</code>
Для примера - <code>
mail.body</code> содержит следующий текст
<code>
'<div>\\u041f\\u0440\\u043e\\u0432\\u0435\\u0440\\u043a\\u0430 \\u0441</div>'
</code>
Выдаёт ошибку
<code>
TypeError: decode() argument 2 must be str, not bytes
</code>
|
Попробуй использовать chardet для определения кодировки. Эта библиотека может определить вероятность использования кодировки в тексте.
<code>
import chardet
rawdata = b"Тело сообщения"
meta = chardet.detect(rawdata)
try:
rawdata.decode(meta['encoding'])
except: KeyError:
print('Кодировка не известна')
</code>
Для извлечения символов из кода html, следует воспользоватся <code>
html.unscape</code>
<code>
import html
print(html.unescape('&pound;682m'))
</code>
|
21,804 | Python скролл страницы с помощью pyautogui
В документации к модулю pyautogui указана команда pyautogui.scroll(10) но это не работает. Может кто сталкивался?
|
Окно, к которому применяется scroll, должно быть активно (например, с помощью функции <code>
pyautogui.click()</code>). И скроллирование страницы вниз - <code>
pyautogui.scroll(-10)</code>.
|
21,805 | Как преобразовать unicode в utf8?
Использую <code>
imaplib</code> для получения почты. Тело письма выглядит таким образом
<code>
'\\u0417\\u0434\\u0440\\u0430\\u0432 ...'
</code>
Пробую вот так
<code>
mail.body.encode('unicode-escape').decode('unicode-escape')
</code>
На выходе такая же строка
|
Попробуйте сделать так
<code>
mail.body.encode('utf-8').decode('unicode-escape')
</code>
|
21,806 | Как заполнить NaN если возможно одно значение?
Представим таблицу из двух колонок в датафрейме:
<code>
0 NaN
0 NaN
0 1
1 0
1 5
1 NaN
2 0
0 NaN
0 1
2 1
2 NaN
3 NaN
3 500
3 NaN
</code>
Как быстро заполнить справа <code>
NaN</code> только напротив тех значений слева, для которых существует, важный момент, как <code>
NaN</code> так и только единственное не <code>
NaN</code> значение справа?
Желаемый результат:
<code>
0 1
0 1
0 1
1 0
1 5
1 NaN
2 0
0 1
0 1
2 1
2 NaN
3 500
3 500
3 500
</code>
|
Попробуйте так:
<code>
In [251]: tmp = df.groupby("grp")["val"].agg(["first", "nunique"]).query("nunique == 1")["first"]
In [252]: df.loc[df["val"].isna(), "val"] = df["grp"].map(tmp).dropna()
In [253]: df
Out[253]:
grp val
0 0 1.0
1 0 1.0
2 0 1.0
3 1 0.0
4 1 5.0
5 1 NaN
6 2 0.0
7 0 1.0
8 0 1.0
9 2 1.0
10 2 NaN
11 3 500.0
12 3 500.0
13 3 500.0
</code>
|
21,807 | Как получить значение из @property внутри класса?
Есть класс <code>
foo</code> и метод этого класса <code>
fuu</code>, в котором я хочу использовать <code>
_obj</code> как параметр по умолчанию.
<code>
class foo:
def __init__(self):
self._obj = "test"
@property
def obj(self):
return self._obj
@obj.setter
def obj(self,val):
self._obj = val
def fuu(self, val = obj):
return val + "test"
</code>
К сожалению, при вызове метода <code>
fuu()</code> мне выпадает исключение:
<code>
>>> s = foo()
>>> s.obj
'test'
>>> s.fuu()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#35>", line 1, in <module>
s.fuu()
File "/Users/r2d2/Desktop/asda.py", line 14, in fuu
return val + "gfhjfjh"
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'property' and 'str'
</code>
Как мне получить значение из property(?) или какую хитрость применить, чтобы объекты, которые я инициализирую в классе, я мог использовать как параметры по умолчанию для методов внутри этого класса?
|
Исправьте fuu вот так:
<code>
def fuu(self, val = None):
val = val or self.obj
return val + "test"
</code>
Просто чтобы получить значение property, нужно вызвать его от self. А в аргументе по умолчанию self указать не получится. Поэтому его вызывать можно только внутри метода, где self уже есть.
Но вообще, это выглядит как-то очень переусложнено. Если внутри fuu вам нужен self._obj, то прямо так его и вызывайте. Зачем вам для этого ещё и property?
<code>
class foo:
def __init__(self):
self._obj = "test"
# Property не нужно,
# обошлись и без него
def fuu(self, val = None):
val = val or self._obj
return val + "test"
s = foo()
print(s.fuu())
</code>
|
21,809 | Пройтись по ключам начиная с определенного. Словарь python
Есть следующий код:
<code>
dic = {'A':213, 'B':1424, 'F':412, 'Gs':asf}
for key in dic:
print(key)
</code>
Как можно проитерировать его, начиная со второго ключа?
Или, например, с ключа <code>
F</code>?
|
В CPython реализации Python 3.6 элементы словаря сохраняют порядок данный им при создании. Это деталь реализации, не гарантированная стандартом языка.
Начиная с Python 3.7 - это гарантированное поведение для любой реализации Python:
the insertion-order preservation nature of dict objects has been declared to be an official part of the Python language spec.
Соответственно, для Python 3.7+ вы можете сделать:
<code>
In [6]: list(dic.keys())[2:]
Out[6]: ['F', 'Gs']
</code>
Для более ранних версий вы можете воспользоваться <code>
OrderedDict</code>, как вам уже посоветовал @Хачатур Саркисян:
<code>
In [9]: from collections import OrderedDict
In [10]: odic = OrderedDict(dic)
In [11]: list(odic.keys())[2:]
Out[11]: ['F', 'Gs']
</code>
|
21,811 | Добавить поле в словарь
Никак не могу найти способ как добавить еще одно поле к словарю который имеет вид
<code>
data = {
1 : {'name' : 'h1', 'ip' : '10.0.0.1', 'netmask':'01:00:00:00:00:01'},
2 : {'name' : 'h2', 'ip' : '10.0.0.2', 'netmask':'01:00:00:00:00:02'},
3 : {'name' : 'h3', 'ip' : '10.0.0.3', 'netmask':'01:00:00:00:00:03'},
4 : {'name' : 'h4', 'ip' : '10.0.0.4', 'netmask':'01:00:00:00:00:04'},
5 : {'name' : 'h5', 'ip' : '10.0.0.5', 'netmask':'01:00:00:00:00:05'},
}
</code>
поле которое хочу добавить:
<code>
6 : {'name' : 'h6', 'ip' : '10.0.0.6', 'netmask':'01:00:00:00:00:06'}
</code>
|
Код:
<code>
data = {
1: {'name': 'h1', 'ip': '10.0.0.1', 'netmask': '01:00:00:00:00:01'},
2: {'name': 'h2', 'ip': '10.0.0.2', 'netmask': '01:00:00:00:00:02'},
3: {'name': 'h3', 'ip': '10.0.0.3', 'netmask': '01:00:00:00:00:03'},
4: {'name': 'h4', 'ip': '10.0.0.4', 'netmask': '01:00:00:00:00:04'},
5: {'name': 'h5', 'ip': '10.0.0.5', 'netmask': '01:00:00:00:00:05'},
}
data[6] = {'name': 'h6', 'ip': '10.0.0.6', 'netmask': '01:00:00:00:00:06'}
print(data)
</code>
stdout:
<code>
{1: {'name': 'h1', 'ip': '10.0.0.1', 'netmask': '01:00:00:00:00:01'}, 2: {'name': 'h2', 'ip': '10.0.0.2', 'netmask': '01:00:00:00:00:02'}, 3: {'name': 'h3', 'ip': '10.0.0.3', 'netmask': '01:00:00:00:00:03'}, 4: {'name': 'h4', 'ip': '10.0.0.4', 'netmask': '01:00:00:00:00:04'}, 5: {'name': 'h5', 'ip': '10.0.0.5', 'netmask': '01:00:00:00:00:05'}, 6: {'name': 'h6', 'ip': '10.0.0.6', 'netmask': '01:00:00:00:00:06'}}
</code>
|
21,812 | Разделение текста на блоки и запись этих блоков в новые файлы
Есть файл test.xml
<code>
<Файл какой-то текст>
<ИД какой-то текст>
</ИД>
</Файл>
<Файл еще какой-то текст>
<ИД еще какой-то текст>
</ИД>
</Файл>
<Файл еще какой-то новый то текст>
<ИД еще какой-то новый текст>
</ИД>
</Файл>
</code>
Как видно, блоки теста разделены между собой двумя пустыми строками. Необходимо каждый блок текста поместить в отдельный файл, т.е по нашему примеру, чтобы было три файла:
1.xml
<code>
<Файл какой-то текст>
<ИД какой-то текст>
</ИД>
</Файл>
</code>
2.xml
<code>
<Файл еще какой-то текст>
<ИД еще какой-то текст>
</ИД>
</Файл>
</code>
3.xml
<code>
<Файл еще какой-то новый то текст>
<ИД еще какой-то новый текст>
</ИД>
</Файл>
</code>
Подскажите пожалуйста, как это можно сделать.
|
<code>
with open('test.xml', encoding='utf-8') as input_file:
for i, lines in enumerate(input_file.read().split('\n\n'), start=1):
with open(str(i) + '.xml', 'w', encoding='utf-8') as output_file:
output_file.writelines(lines)
</code>
|
21,813 | Улучшить скорость выполнения алгоритма
есть код:
<code>
mask = (latitude >= latitudeMin) * (latitude <= latitudeMax) * (longitude >= longitudeMin) * (longitude <= longitudeMax)
points = np.zeros(shape=(latitude[mask].shape[0], 2))
points[:, 0] = longitude[mask]
points[:, 1] = latitude[mask]
</code>
Выполняется вечно долго. размер latitude и longitude = 6700x12000. Надо чтобы выполнялось быстрее, если это возможно. Спасибо за любую помощь.
<code>
def get_mask(x_index, y_index, ncols, nrows):
"""
"""
mask_nodata = np.zeros(shape=(nrows, ncols))
mask_nodata[y_index, x_index] = 1
for i in range(2):
cusum_0 = np.cumsum(mask_nodata, axis=0)
cusum_1 = np.cumsum(mask_nodata, axis=1)
mask_nodata = (cusum_0 < cusum_0[-1, :]) * (0 < cusum_0) + (cusum_1.T < cusum_1[:, -1].T).T * (0 < cusum_1)
return mask_nodata
def getAllDatasets(path_to_hdf):
"""
Method to get all keys from h5 file
path_to_hdf - file path string variable
return all key from a file
"""
sub_data = gdal.Open(path_to_hdf, gdal.GA_ReadOnly).GetSubDatasets()
return {key.split(' ')[1]: str(value.split(':')[-1]) for (value, key) in sub_data}
def getDataFromFile(path_to_hdf, num):
"""
Method to get Data from file by key
path_to_hdf - file path string variable
num - int key
return data array
"""
hdf_data = gdal.Open(path_to_hdf, gdal.GA_ReadOnly)
subdataset_read = hdf_data.GetSubDatasets()[num]
ds_sub = gdal.Open(subdataset_read[0],gdal.GA_ReadOnly)
return ds_sub.ReadAsArray()
def getCoordinateTransformerOutOfTheLambertProjectionToWGS():
"""
Method for creating a tool to convert from Lambert to WGS
return coordinate transformation, and projection
"""
projection = 'PROJCS["Lambert_Conformal_Conic",' \
'GEOGCS["GCS_WGS_1984",' \
'DATUM["WGS_1984",' \
'SPHEROID["WGS_84",6378137.0,298.252223563]],' \
'PRIMEM["Greenwich",0.0],' \
'UNIT["Degree",0.0174532925199433]],' \
'PROJECTION["Lambert_Conformal_Conic_2SP"],' \
'PARAMETER["False_Easting",0.0],' \
'PARAMETER["False_Northing",0.0],' \
'PARAMETER["Central_Meridian",79.950619],' \
'PARAMETER["Standard_Parallel_1",67.41206675],' \
'PARAMETER["Standard_Parallel_2",43.58046825],' \
'PARAMETER["Scale_Factor",1.0],' \
'PARAMETER["Latitude_Of_Origin",55.4962675],' \
'UNIT["Meter",1]]'
projection_wgs = '''GEOGCS["WGS 84",
DATUM["WGS_1984",SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,AUTHORITY["EPSG","7030"]],
AUTHORITY["EPSG","6326"]],PRIMEM["Greenwich",0,AUTHORITY["EPSG","8901"]],
UNIT["degree",0.01745329251994328,AUTHORITY["EPSG","9122"]],AUTHORITY["EPSG","4326"]]
'''
lambert = osr.SpatialReference()
lambert.ImportFromWkt(projection)
wgs84 = osr.SpatialReference()
wgs84.ImportFromWkt(projection_wgs)
return osr.CoordinateTransformation(wgs84, lambert), projection
def saveToFile(outputFileName, ncols, nrows, geotransform, projection, nodata):
return "af"
if __name__ == "__main__":
reflectance = getDataFromFile("SVI01_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5", 2)
reflectance2 = getDataFromFile("SVI02_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5",2)
reflectance3 = getDataFromFile("SVI03_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5",2)
brightnessTemperature4 = getDataFromFile("SVI04_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5",0)
brightnessTemperature5 = getDataFromFile("SVI05_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5",0)
latitude = getDataFromFile("GIMGO_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5",1)
longitude = getDataFromFile("GIMGO_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5",2)
###Температура
file = hdf.File('SVI04_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5')
brightnessTemperature4DataFactor = np.array(file['All_Data/VIIRS-I4-SDR_All/BrightnessTemperatureFactors'])[:2]
file = hdf.File('SVI05_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5')
brightnessTemperature5DataFactor = np.array(file['All_Data/VIIRS-I5-SDR_All/BrightnessTemperatureFactors'])[:2]
###3 канала
file = hdf.File('SVI01_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5')
reflectanceDataFactor = np.array(file['All_Data/VIIRS-I1-SDR_All/ReflectanceFactors'])[:2]
file = hdf.File('SVI02_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5')
reflectance2DataFactor = np.array(file['All_Data/VIIRS-I2-SDR_All/ReflectanceFactors'])[:2]
file = hdf.File('SVI03_npp_d20190716_t0808475_e0821357_b00001_c20190716104346439000_ipop_dev.h5')
reflectance3DataFactor = np.array(file['All_Data/VIIRS-I3-SDR_All/ReflectanceFactors'])[:2]
ct,projection = getCoordinateTransformerOutOfTheLambertProjectionToWGS()
resolution = 375 #Размер пикселя
latitudeMin = latitude[latitude[...,0]>-500].min() #Latitude min > -999 Non data
latitudeMax = latitude[latitude[...,0]>-500].max() #Latitude max > -999 Non data
longitudeMin = longitude[longitude[...,0]>-500].min() # Longitude min >-999 Non data
longitudeMax = longitude[longitude[...,0]>-500].max() #Longitude max > -99 Non data
mask = (latitude >= latitudeMin) * (latitude <= latitudeMax) * (longitude >= longitudeMin) * (longitude <= longitudeMax)
z = np.array(ct.TransformPoints(
np.array([[latitudeMax, latitudeMin],
[longitudeMin, latitudeMax],
[longitudeMax, latitudeMax],
[longitudeMin, latitudeMin],
[longitudeMax, latitudeMin]]
)))[:, :2]
height = (z[1:3, 1].max() - z[0, 1]) / resolution
width = (z[-1, 0] - z[-2, 0]) / resolution
x_min, y_max = z[-2, 0], z[1:3, 1].max()
ncols = int(width)
nrows = int(height)
x_intervals = np.array(x_min + np.arange(ncols) * resolution)
y_intervals = np.array(y_max- np.arange(nrows) * resolution)
geotransform = [x_min, resolution, 0, y_max, 0, -resolution]
del x_min
del y_max
del z
print('Посчитаны геотрансформации')
points = np.zeros(shape=(latitude[mask].shape[0], 2))
points[:, 0] = longitude[mask]
points[:, 1] = latitude[mask]
print('Посчитаны point')
coord = np.array(ct.TransformPoints(points))[:, :2]
x_index = np.searchsorted(x_intervals, coord[:, 0], 'left')
y_index = np.searchsorted(y_intervals[::-1], coord[:, 1], 'left')
y_index = nrows - y_index - 1
print('Посчитаны coordinate')
mask_nodata = get_mask(x_index=x_index, y_index=y_index, ncols=ncols, nrows=nrows)
</code>
|
в следующем блоке:
<code>
points = np.zeros(shape=(latitude[mask].shape[0], 2))
points[:, 0] = longitude[mask]
points[:, 1] = latitude[mask]
</code>
<code>
latitude[mask]</code> - вычисляется дважды. Этот код можно заменить на следующий:
<code>
points = np.column_stack((longitude[mask], latitude[mask]))
</code>
|
21,818 | Палиндром и метод replace
Делаю скрипт "Проверка на палиндром".Нужно чтоб скрипт проверял текст на наличие спец.символов, а за тем убирал их если они были найдены.Вот собственно код:
<code>
text = input(" --> ")
array = ('.',',',' ','!')
for i in array:
if text.find(i):
text.replace(i,'')
if text.lower() == text[::-1].lower():
print('yes')
else:
print('no')
</code>
Программа работает,но скрипт не убирает спец.символы из текста,есть подозрения на 2 или 6 строки.Хелп ми!
|
<code>
text.replace(i,'')</code> возвращает измененную строку, но сама переменная <code>
text</code> остается неизменной
но я бы делал это с использованием регулярных выражений:
<code>
import re
import string
def is_palindrome(s):
pat = f"[\s{re.escape(string.punctuation)}]"
s = re.sub(pat, "", s).lower()
return s == s[::-1]
</code>
тесты:
<code>
In [8]: is_palindrome("Assa")
Out[8]: True
In [9]: is_palindrome(".A-s,sa!")
Out[9]: True
In [10]: is_palindrome("Massa")
Out[10]: False
</code>
|
21,820 | Sublime text 3 изменить текст с помощью регулярных выражений
В <code>
sublime text 3</code> нужно использовать регулярное выражение и заменить текст так, чтобы из текста:
<code>
привет\Приветос! как тебя зовут?
привет\Привет привет
привет\Салют!
как дела\Да как посмотреть.
как дела\Всё в порядке. А у тебя как дела?
как дела\Как в сказке!!!
</code>
Получить это:
<code>
--привет
-Приветос! как тебя зовут?
--привет
-Привет привет
--привет
-Салют!
--как дела
-Да как посмотреть.
--как дела
-Всё в порядке. А у тебя как дела?
--как дела
-Как в сказке!!!
</code>
Или же решение с помощью <code>
python</code>
|
Код:
<code>
import re
with open('text.txt') as f:
string = f.read()
with open('output.txt', 'w') as f:
res = re.sub(r'\\', '\n-', '--' + re.sub(r'\n', '\n--', string))
f.write(res)
</code>
text.txt:
<code>
привет\Приветос! как тебя зовут?
привет\Привет привет
привет\Салют!
как дела\Да как посмотреть.
как дела\Всё в порядке. А у тебя как дела?
как дела\Как в сказке!!!
</code>
output.txt:
<code>
--привет
-Приветос! как тебя зовут?
--привет
-Привет привет
--привет
-Салют!
--как дела
-Да как посмотреть.
--как дела
-Всё в порядке. А у тебя как дела?
--как дела
-Как в сказке!!!
</code>
|
21,821 | Запись Dataframe в MSSQL 2008 Кодировка
помогите разобраться:
Есть датафрейм который я хочу перенести в базу SQL
<code>
from sqlalchemy import create_engine
con = create_engine('mssql+pymssql://login:Pass@srv/trade_analiz_sql')
sale_TVC_total.to_sql('ABC_analiz', con, if_exists='replace', index=False, chunksize=1000)
</code>
Но при записи русские символы заменяются на знаки вопроса.
Параметр сортровки в SQL стоит SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS.
В тестовую базу с параметром Cyrillic_General_CI_AS пишется без проблем, но в нужной мне базе данный параметр поменять нельзя.
Подскажите как быть.
Пробовал добавлять в подключении параметр кодировки
<code>
con = create_engine('mssql+pymssql://login:Pass@srv/trade_analiz_sql?charset=utf8')
</code>
пробовал разные кодировки, но результат тот же. Может не те кодировки пробовал? В сети ответа не нашел.
Заранее спасибо.
|
Судя по тому что вы используете <code>
if_exists='replace'</code> и данные попадают в таблицу, можно сделать предположение что у вас есть права на создание таблицы в SQL Server DB, т.к. при использовании <code>
if_exists='replace'</code> таблица создается если таблицы с таким именем не существует или удаляется существующая и создается новая.
Попробуйте явно указать тип <code>
NVARCHAR</code> для столбца с русским текстом:
<code>
from sqlalchemy.types import NVARCHAR
sale_TVC_total.to_sql('ABC_analiz', con, if_exists='replace',
dtype={'column_name': NVARCHAR(<max_length>)},
index=False, chunksize=1000)
</code>
|
21,825 | Dash Datatable editable=True не работает [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Вопрос вызван проблемой, которая больше не воспроизводится, или опечаткой. Хотя похожие вопросы могут быть уместны на этом сайте, решение для этого вопроса вряд ли поможет будущим посетителям. Обычно можно избежать подобных вопросов написанием и исследованием минимальной программы для воспроизведения проблемы до публикации вопроса.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
В одной из таблиц не работает параметр editable=True, вот код этой таблицы:
<code>
dash_table.DataTable(
id='to-add-row-table',
columns=to_add_columns,
dropdown={
'Наименование': {
'options': to_add_names
}
},
data=[
first_record
],
editable=True,
style_cell={'width': '100px', 'height': '0', 'visibility': 'hidden'},
style_data={'background-color': TO_ADD_COLOR, 'visibility': 'visible',},
style_table={'border': '1 px solid blue'})
</code>
Собственно, таблица просто не редактируется и все, любые данные предоставлю (стили css везде убирал, ставил и убирал callback'и на эту таблицу, не помогло)
|
Алгоритм действий:
для начала просто выполните код из примера (Adding or removing rows) один-в-один, ничего не меняя
подставьте ваши данные и убедитесь, что код работает правильно
после этого можно попробовать менять стили, наводить красоту и т.д.
идея в том, чтобы отловить тот шаг (изменение) после которого таблица перестает редактироваться
|
21,829 | Парсинг HTML файла с помощью BeautifulSoup в DataFrame
Имеется файл вида:
<code>
<TD class="c1">111-1111</TD>
<TD class="c2">AA1111-1111</TD>
<TD class="c3">NAME1</TD>
<TD class="c4"><INPUT type="text" id="F1" readonly="readonly" value=" .368"></TD>
<TD class="c5"><INPUT type="text" id="Q1" readonly="readonly" value=""></TD>
</TR>
<TR class="r1">
<TD class="c1">222-2222</TD>
<TD class="c2">BB2222-2222</TD>
<TD class="c3">NAME2</TD>
<TD class="c4"><INPUT type="text" id="F2" readonly="readonly" value=" 1.28"></TD>
<TD class="c5"><INPUT type="text" id="Q2" readonly="readonly" value=""></TD>
</TR>
</code>
С него мне нужна информация в виде pandas.DataFreme которая лежит в блоках TD class="c1", TD class="c2",TD class="c3" и значение value= в TD class="c4".
Что бы ее получить я делаю следующее:
<code>
soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
description = [element.text for element in soup.find_all(class_="c3")]
component = [element.text for element in soup.find_all(class_="c1")]
code = [element.text for element in soup.find_all(class_="c2")]
val = re.findall(r'value="(.*?)"', html)
value = [value for value in val if value != '']
value.insert(0, 'Value')
data = []
for a, b, c, in zip(component ,description,value):
data.append([a, b, c,])
df = pd.DataFrame(data, columns=['cod','desc','val'])
</code>
Код работает, если есть предложения по его улучшению (а я уверен что этот код можно улучшить :) ), буду рад выслушать!!!
Собственно вопрос, как мне значение value= которое у меня сейчас .368 привести к числовому значению вида 0,368 ?
Буду благодарен за любую информацию !
|
Попробуйте так:
<code>
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
from pathlib import Path
def get_vals(soup, filt="[class='c4']"):
ret = [x.input.attrs["value"].strip()
for x in soup.select(f"td{filt}")[1:]]
return pd.to_numeric(ret, errors="coerce")
url = r"C:\download\CONCTEXT_NCS_S0907R50B.htm"
soup = BeautifulSoup(Path(url).read_text(encoding="utf-8"), 'lxml')
df = pd.read_html(url, header=0)[0]
df["Recipe Qty"] = get_vals(soup, filt="[class='c4']")
</code>
результат:
<code>
In [123]: df
Out[123]:
Component S-W Code Description Recipe Qty Required Quantity
0 241-2905 TZ4103-3905 BLUE FTALO 0.368 NaN
1 241-6909 TZ4103-2909 OXYDE RED 1.280 NaN
2 241-7906 TZ4103-3406 RED BORDEAUX 1.120 NaN
3 X80LC-G NaN WHITE TEXTURED TOP COAT (*) 997.232 NaN
In [124]: df.dtypes
Out[124]:
Component object
S-W Code object
Description object
Recipe Qty float64
Required Quantity float64
dtype: object
</code>
|
21,830 | django ошибка при записи - python manage.py migrate
в файле models.py было:
<code>
from django.db import models
class News(models.Model):
titleNews = models.CharField(max_length=120)
textNews = models.TextField()
dateNews = models.DateTimeField()
</code>
стало:
<code>
from django.db import models
class News(models.Model):
titleNews = models.CharField(max_length=120)
textNews = models.TextField()
dateNews = models.DateTimeField()
imgnamenews = models.CharField(max_length=100)
</code>
и я написал -
<code>
python manage.py makemigrations
</code>
потом -
<code>
python manage.py migrate
</code>
и все было хорошо но я изменил файл models.py на
<code>
from django.db import models
class News(models.Model):
titleNews = models.CharField(max_length=120)
textNews = models.TextField()
dateNews = models.DateTimeField()
ImgNews = models.TextField()
</code>
и написал -
<code>
python manage.py makemigrations
</code>
далее -
<code>
python manage.py migrate
</code>
и батс ошибка:
<code>
Operations to perform:
Apply all migrations: admin, auth, contenttypes, index, sessions
Running migrations:
Applying index.0003_auto_20190716_1950...Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\utils.py", line 84, in _execute
return self.cursor.execute(sql, params)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\sqlite3\base.py", line 383, in execute
return Database.Cursor.execute(self, query, params)
sqlite3.IntegrityError: NOT NULL constraint failed: new__index_news.ImgNews
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "manage.py", line 21, in <module>
main()
File "manage.py", line 17, in main
execute_from_command_line(sys.argv)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\core\management\__init__.py", line 381, in execute_from_command_line
utility.execute()
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\core\management\__init__.py", line 375, in execute
self.fetch_command(subcommand).run_from_argv(self.argv)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\core\management\base.py", line 323, in run_from_argv
self.execute(*args, **cmd_options)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\core\management\base.py", line 364, in execute
output = self.handle(*args, **options)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\core\management\base.py", line 83, in wrapped
res = handle_func(*args, **kwargs)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\core\management\commands\migrate.py", line 234, in handle
fake_initial=fake_initial,
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\migrations\executor.py", line 117, in migrate
state = self._migrate_all_forwards(state, plan, full_plan, fake=fake, fake_initial=fake_initial)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\migrations\executor.py", line 147, in _migrate_all_forwards
state = self.apply_migration(state, migration, fake=fake, fake_initial=fake_initial)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\migrations\executor.py", line 245, in apply_migration
state = migration.apply(state, schema_editor)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\migrations\migration.py", line 124, in apply
operation.database_forwards(self.app_label, schema_editor, old_state, project_state)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\migrations\operations\fields.py", line 112, in database_forwards
field,
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\sqlite3\schema.py", line 327, in add_field
self._remake_table(model, create_field=field)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\sqlite3\schema.py", line 286, in _remake_table
self.quote_name(model._meta.db_table),
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\base\schema.py", line 137, in execute
cursor.execute(sql, params)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\utils.py", line 99, in execute
return super().execute(sql, params)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\utils.py", line 67, in execute
return self._execute_with_wrappers(sql, params, many=False, executor=self._execute)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\utils.py", line 76, in _execute_with_wrappers
return executor(sql, params, many, context)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\utils.py", line 84, in _execute
return self.cursor.execute(sql, params)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\utils.py", line 89, in __exit__
raise dj_exc_value.with_traceback(traceback) from exc_value
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\utils.py", line 84, in _execute
return self.cursor.execute(sql, params)
File "C:\Users\пк\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\django\db\backends\sqlite3\base.py", line 383, in execute
return Database.Cursor.execute(self, query, params)
django.db.utils.IntegrityError: NOT NULL constraint failed: new__index_news.ImgNews
</code>
Что мне делать?
|
Вариант 1: убрать ограничение на значение <code>
NULL</code> в поле <code>
ImgNews</code>, создать новую миграцию и выполнить её
Вариант 2: очистить Вашу БД и тогда выполнить <code>
python manage.py migrate</code>
Суть проблемы: вероятно, в Вашей БД уже есть ряд записей в этой таблице, вследствие чего, при изменении таблицы, Django пытается сохранить все хранящиеся там данные, изменив их в соответствии с новой структурой. А т.к. при смене типа поля он не может автоматически конвертировать данные в новый тип, он пытается оставить новое поле пустым в каждой записи и сталкивается с ограничением <code>
NOT_NULL</code>.
|
21,831 | Вывод строк со случайным таймаутом
Хочу вывести строку через случайное количество времени. После ее вывода в той же строке выводится еще слово через случайное количество времени. После чего выводится вторая строка по такому же принципу.
Пример:
Запуск программы;
Выводится строка через случайное время "Моя первая основная строка...";
Выводится дополнительная часть в этой же строке "Моя основная строка...Дополнительная строка номер 1";
Выводится строка через случайное время "Моя вторая основная строка...";
Выводится дополнительная часть в этой же строке "Моя основная вторая...Дополнительная строка номер 1"
Основные части в этой строке разные, но Дополнительные одинаковые, хоть это и не так важно. Есть идея сделать через мультипроцессинг или же через управление потоками.
Есть ли другой способ?
|
Можно просто заснуть на нужное время
<code>
import time
import random
time.sleep(random.random() * 3)
print('Основная1... ', end='', flush=True)
time.sleep(random.random() * 3)
print('Дополнительная1')
time.sleep(random.random() * 3)
print('Основная2... ', end='', flush=True)
time.sleep(random.random() * 3)
print('Дополнительная2')
</code>
Чтобы программа не простаивала в между выводом строк, можно организовать вывод по таймеру.
Hо при этом также будут задействованы потоки: <code>
Timer</code> потомок <code>
Thread</code>
|
21,832 | Замена строк в файле по номеру на Python
У меня есть 3 txt файла: inter.txt (файл содержащий интервалы)
<code>
2-4
8-10
13-14
</code>
lesno.txt (исходный фай времени)
<code>
00:00:16
00:00:10
00:00:25
00:00:11
00:00:16
00:00:03
00:00:05
00:00:16
00:00:22
00:00:32
00:00:16
00:01:01
00:00:06
00:00:16
00:00:11
</code>
bitty.txt (измененное время)
<code>
00:00:03
00:00:02
00:00:01
00:00:05
00:00:06
00:00:07
00:00:01
00:00:01
</code>
Задача состоит в том, чтобы в файле lesno.txt в интервалы указанные в inert.txt вставить новые значения из bitty.txt и можно всё в новый файл newlesno.txt
<code>
00:00:16
00:00:03
00:00:02
00:00:01
00:00:16
00:00:03
00:00:05
00:00:05
00:00:06
00:00:07
00:00:16
00:01:01
00:00:01
00:00:01
00:00:11
</code>
Есть часть кода, которая текстовые интервалы переносит в python-список:
<code>
inter = []
with open('inter.txt', 'r', encoding='utf-8') as f_inp:
inter_lines = f_inp.readlines()
for i in range(len(inter_lines)):
x, y = map(float, inter_lines[i].split('-'))
inter.append((x, y)) # x - начало интервала y - конец
</code>
Но вот как дальше быть не знаю. Пробовал разные варианты, в основном все заканчивалось тем, что оно все копирует и из 15 строк выходит 45-100...
Вопрос: Как заменить строки в файле по известным номерам строк?
|
Можно сделать так:
<code>
import numpy as np
#читаем все файлы в списки:
lesno = [x.strip() for x in open(r'lesno.txt', 'r').readlines()]
inter = [x.strip() for x in open(r'inter.txt', 'r').readlines()]
bitty = [x.strip() for x in open(r'bitty.txt', 'r').readlines()]
#собственно, код:
res = np.empty_like(lesno) #создаем пустой numpy-массив по подобию lesno
for i in inter: #и заполняем его значениями из bitty в
bounds=list(map(int, i.split('-'))) #соответствии с интервалами в inter
for j in range(bounds[0]-1, bounds[1]):
res[j] = bitty.pop(0)
mask=(res =='') #создаем маску пустых элементов полученного массива
res[mask] = np.array(lesno)[mask] #заполняем пустые элементы значениями из lesno
</code>
Ну и получаем:
<code>
print(res.tolist()) #вывод на печать с преобразованием из массива numpy в обычный список
</code>
['00:00:16', '00:00:03', '00:00:02', '00:00:01', '00:00:16', '00:00:03', '00:00:05', '00:00:05', '00:00:06', '00:00:07', '00:00:16', '00:01:01', '00:00:01', '00:00:01', '00:00:11']
а уж полученный список обрабатывайте дальше, как сами знаете.
|
21,835 | Напишите программу, которая получает на вход три целых числа, по одному числу в строке [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Вопросы с просьбами помочь с отладкой («почему этот код не работает?») должны включать желаемое поведение, конкретную проблему или ошибку и минимальный код для её воспроизведения прямо в вопросе. Вопросы без явного описания проблемы бесполезны для остальных посетителей. См. Как создать минимальный, самодостаточный и воспроизводимый пример.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Задание:
Напишите программу, которая получает на вход три целых числа, по
одному числу в строке, и выводит на консоль в три строки сначала
максимальное, потом минимальное, после чего оставшееся число. На ввод
могут подаваться и повторяющиеся числа.
<code>
a = int(input())
b = int(input())
c = int(input())
l = [a,b,c]
if ((max(l) == c and max(l) == b) or (max(l) == a and max(l) == b) or (max(l) == a and max(l) == c)):
print(max(l),min(l),max(l),sep="\n")
elif ((min(l) == c and min(l) == b) or (min(l) == a and min(l) == b) or (min(l) == a and min(l) == c)):
print(max(l),min(l),min(l), sep="\n")
elif a < b < c:
print(max(l),min(l), b, sep="\n")
elif b < a < c:
print(max(l),min(l), a, sep="\n")
elif b < c < a:
print(max(l),min(l), c, sep="\n")
elif c < b < a:
print(max(l),min(l), b, sep="\n")
elif a < c < b:
print(max(l),min(l), c, sep="\n")
elif c < a < b:
print(max(l),min(l), b, sep="\n")
</code>
|
Код:
<code>
l = list(map(int, (input() for i in range(3))))
print(max(l))
l.remove(max(l))
print(min(l))
l.remove(min(l))
print(l[0])
</code>
Для того, чтобы получить 3 числа я использовал замысловатую конструкцию:
<code>
list(map(int, (input() for i in range(3))))
</code>
Но она полностью идентична 4-ём первым строкам в Вашем коде. Можете её заменить на своё усмотрение.
Для печати элементов я воспользовался теми же функциями, что и Вы: <code>
min</code> и <code>
max</code>.
Но я решил удалять из списка использованные элементы, чтобы не возникало никаких проблем. Это позволило мне сократить код и полностью избавиться от условий.
|
21,836 | Как в Python получить название шрифта из файла шрифта?
Как в Python получить название шрифта из файла шрифта?
Код:
<code>
from PIL import ImageFont
fnt = ImageFont.truetype(fnt_filename, 14)
print(fnt.getname())
</code>
Вывод:
<code>
('Arial', 'Regular')
</code>
А требуется (просто):
<code>
Arial
</code>
|
<code>
from PIL import ImageFont
fnt = ImageFont.truetype("arial.ttf", 14)
print(fnt.getname()[0])
Arial
</code>
|
21,838 | Обращение к элементам итератора
С помощью данной конструкции из xml документа получаю список элементов:
<code>
for element in root.iter('P'):
print element
</code>
Как можно обратиться (изменить, удалить) к определённому элементу и его значению из этого списка отдельно, чтобы не менять весь список?
Пробую поменять значение 0-го индекса на 1 так
<code>
mylist = list(root.iter('P'))
mylist[0] = '1'
print mylist[0]
</code>
выдаёт ошибку
print mylist[0] = '1'
SyntaxError: invalid syntax
Пытаюсь записать изменённое значение обратно в документ
<code>
from xml.dom.minidom import *
import xml.etree.ElementTree as ET
import ConfigParser
conf = ConfigParser.RawConfigParser()
conf.read('C:\config.conf')# Путь до файла указывается в конфиге
path = conf.get('Path:', 'path')
xml2 = parse(path)
tree = ET.parse(path)
root = tree.getroot()
xml2 = xml2.getElementsByTagName('P')
P = xml2[0].firstChild.data
mylist = list(root.iter('P'))
mylist[0] = '1'
print mylist[0]
tree.write(path)
</code>
|
<code>
myiterator = iter(range(10, 20)) # какой-то итератор для примера
mylist = list(myiterator) #деитурируем
print(mylist)
</code>
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
<code>
mylist[1] = 'a' #присваиваем новое значение элементу
print(mylist)
</code>
[10, 'a', 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
UPDATE:
Как выяснилось, автору вопроса нужно внести изменения в элементы разобранного .xml файла.
Для этого не нужно выводить итератор элемента root в какой-то дополнительный список, можно сразу работать с его тегами по приведенному ниже примеру:
<code>
for rank in root.iter('rank'):
new_rank = int(rank.text) + 1
rank.text = str(new_rank)
rank.set('updated', 'yes')
tree.write('output.xml')
</code>
Этот код, разумеется, нужно модифицировать под свои данные.
Если вы хотите изменить какие-то определенные представители этого тега, и знаете их очередность, например 1-й и 5-й, то можно изменить код так:
<code>
i=1
for elem in root.iter('P'):
if i in [1,5]: #1-й и 5-й
elem.text = '1'
elem.set('updated', 'yes')
i+=1
tree.write('output.xml')
</code>
|
21,839 | Выдает ошибку "single positional indexer is out-of-bounds" при при проверке однородных данных
Есть датафрейм:
<code>
import pandas as pd
d = {'Id':[14038.0, 15053.0, 4765.0, 10783.0, 12915.0,5809.0, 11993.0, 5172.0, 10953.0, 11935.0,7917.0],
'Square':[48.0, 65.7, 44.9, 39.6, 80.4,53.4, 80.3, 64.5, 53.8, 64.7, 212.9],
'LifeSquare':[29.4, 40.0, 29.2, 23.8, 46.7,52.7,0 ,0 , 52.4, 0, 211.2]}
df = pd.DataFrame(d)
</code>
Задача - Скорректировать параметр LifeSquare перед обучением модели.
Написал функцию для отбора ближайших подобных чисел:
<code>
def square_correction(data):
item = 'LifeSquare'
valid = data.loc[~((data[item] > data['Square'] * 0.8) |\
(data[item] < data['Square'] * 0.3)|\
(data[item]).isna())]
invalid = data.loc[(data[item] > data['Square'] * 0.8) |\
(data[item] < data['Square'] * 0.3)|\
(data[item]).isna()]
best_feature, item_by_best_feature = best_params(valid, item)
for i in range(0, len(invalid[item])):
flat_id = invalid[item].index[i]
best_feature_meaning = invalid[best_feature][flat_id]
bigger = valid.loc[(valid[best_feature] >= best_feature_meaning)].reset_index().iloc[0]
smoller = valid.loc[(valid[best_feature] <= best_feature_meaning)].reset_index().iloc[-1]
difference_up = (bigger[best_feature] - data[best_feature][flat_id])
difference_down = (data[best_feature][flat_id] - smoller[best_feature])
text = f'flat id:{flat_id}. {item} was changed. {i+1} of {len(invalid[item])} done.'
if difference_up == difference_down:
print(text)
data[item][flat_id] = item_by_best_feature[best_feature_meaning]
elif not difference_up >= difference_down:
print(text)
data[item][flat_id] = bigger[item]
else:
print(text)
data[item][flat_id] = smoller[item]
print(f'best feature: {best_feature}. {len(invalid)} rows was changed.')
return data
</code>
запускаем функцию:
<code>
df = square_correction(df)
</code>
Всё идёт нормально до последней строчки, где jupyter notebook выдает ошибку:
<code>
IndexError: single positional indexer is out-of-bounds
</code>
Почему ему одно наблюдение из всех так не нравится?
P.S. На учебном датафрейме (10000 наблюдений) выдаёт ту же ошибку:
<code>
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-d4ceb1216100> in <module>
----> 1 data = square_correction(data)
<ipython-input-16-c8f2bf3d18d3> in square_correction(data)
20
21
---> 22 bigger = valid.loc[(valid[best_feature] >= best_feature_meaning)].reset_index().iloc[0]
23 smoller = valid.loc[(valid[best_feature] <= best_feature_meaning)].reset_index().iloc[-1]
24
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in __getitem__(self, key)
1498
1499 maybe_callable = com.apply_if_callable(key, self.obj)
-> 1500 return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis)
1501
1502 def _is_scalar_access(self, key):
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _getitem_axis(self, key, axis)
2228
2229 # validate the location
-> 2230 self._validate_integer(key, axis)
2231
2232 return self._get_loc(key, axis=axis)
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _validate_integer(self, key, axis)
2137 len_axis = len(self.obj._get_axis(axis))
2138 if key >= len_axis or key < -len_axis:
-> 2139 raise IndexError("single positional indexer is out-of-bounds")
2140
2141 def _getitem_tuple(self, tup):
IndexError: single positional indexer is out-of-bounds
</code>
|
Похоже у вас бывают случаи когда <code>
valid.loc[(valid[best_feature] >= best_feature_meaning)]</code> возвращает пустой DataFrame, у которого вообще нет строк и, соответственно, <code>
valid.loc[(valid[best_feature] >= best_feature_meaning)].reset_index().iloc[0]</code> выдает ошибку.
Воспроизведение ошибки:
<code>
In [276]: pd.DataFrame().iloc[0]
...
skipped
...
IndexError: single positional indexer is out-of-bounds
</code>
|
21,841 | TypeError: 'module' object is not callable при вызове zipfile
<code>
import os
import time
# 1. Файлы и каталоги, которые необходимо скопировать, собираются в список.
source = ['"C:\\My Documents"', 'C:\\Code']
# Заметьте, что для имён, содержащих пробелы, необходимо использовать
# двойные кавычки внутри строки.
# 2. Резервные копии должны храниться в основном каталоге резерва.
target_dir = 'E:\\Backup' # Подставьте тот путь, который вы будете использовать.
# 3. Файлы помещаются в zip-архив.
# 4. Текущая дата служит именем подкаталога в основном каталоге
today = target_dir + os.sep + time.strftime('%Y%m%d')
# Текущее время служит именем zip-архива
now = time.strftime('%H%M%S')
# Запрашиваем комментарий пользователя для имени файла
comment = input('Введите комментарий --> ')
if len(comment) == 0: # проверяем, введён ли комментарий
target = today + os.sep + now + '.zip'
else:
target = today + os.sep + now + '_' + \
comment.replace(' ', '_') + '.zip'
# Создаём каталог, если его ещё нет
if not os.path.exists(today):
os.mkdir(today) # создание каталога
print('Каталог успешно создан', today)
# 5. Используем команду "zip" для помещения файлов в zip-архив
zip_command = "zip -qr {0} {1}".format(target, ' '.join(source))
# Запускаем создание резервной копии
if os.system(zip_command) == 0:
print('Резервная копия успешно создана в', target)
else:
print('Создание резервной копии НЕ УДАЛОСЬ')
</code>
Выполняю задание из книги «A Byte of Python», и там, после этого кода, без примеров, сказано:
Напишите этот код с использованием модуля zipfile вместо
<code>
os.system</code>.
И я пишу, импортировал модуль zipfile, и, вместо <code>
os.system</code>, добавил <code>
zipfile</code>.
Выходит эта ошибка:
<code>
Каталог успешно создан D:\backup5\20190715
Traceback (most recent call last):
File "back5.py", line 26, in <module>
if zipfile(zip_command) == 0:
TypeError: 'module' object is not callable
</code>
Как я понял, я неправильно использую модуль zipfile.
<code>
import os
import time
# В задании которуе я выполняю, не импортируют zipfile
import zipfile
# 1. Файлы и каталоги, которые необходимо скопировать
source = ['C:\\surprise']
# Путь резервных копий
target_dir = 'D:\\backup5'
# Текущая дата служит именем подкаталога в основном каталоге
today = target_dir + os.sep + time.strftime('%Y%m%d')
# Текущее время служит именем для zip-файла
now = time.strftime('%H%M%S')
# Запрашиваем комментарий пользователя для имени файла
comment = input('Введите комментарий ==> ')
if len(comment) == 0:
target = today + os.sep + now + '.zip'
else:
target = today + os.sep + now + '_' + \
comment.replace(' ', '_') + '.zip'
# Создание каталога
if not os.path.exists(today):
os.mkdir(today)
print('Каталог успешно создан', today)
# Использование команды zip для помещения файлов в zip-архив
zip_command = 'C:\\gnuwin\\bin\\zip.exe -qr {0} {1}'.format(target, ' '.join(source))
# Запускаем создание резервной копии
# В задании, вместо "zipfile", написано "os.system"
if zipfile(zip_command) == 0:
print('Резервная копия успешно создана в ', target)
else:
print('Создание резервной копии не удалось')
</code>
|
Необходимо использовать метод ZipFile с модуля zipfile. Т.е. "zipfile" - название модуля, обращение через точку "zipfile.ZipFile" вызывает метод с указанного модуля
UPD: Исправил логику в коде, должно работать, но возможны некоторые синтаксические ошибки, так как писал вне редактора
<code>
import os
import time
import zipfile
def zipdir(path, ziph):
for root, dirs, files in os.walk(path):
for file in files:
ziph.write(os.path.join(root, file))
if __name__ == '__main__':
source = 'C:\\surprise'
target_dir = 'D:\\backup5'
now = time.strftime('%H%M%S')
today = os.path.join(*[target_dir, time.strftime('%Y%m%d')])
comment = input('Введите комментарий ==> ')
if len(comment) == 0:
target = os.path.join(*[today, now + '.zip'])
else:
target = os.path.join(*[today, now + '_' + \
comment.replace(' ', '_') + '.zip'])
if not os.path.exists(today):
os.mkdir(today)
print('Каталог успешно создан', today)
try:
zipf = zipfile.ZipFile(target, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED)
zipdir(source, zipf)
zipf.close()
print('Резервная копия успешно создана в ', target)
except:
print('Создание резервной копии не удалось')
</code>
|
21,842 | AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'introduce'
Есть два объекта, при передаче их в <code>
for</code> и вызове метода класса, в терминал выкидывается ошибка - <code>
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'introduce'</code>. С чем это может быть связано?
<code>
class Personal_Data:
def __init__(self, name, surname, phone_number):
self.name = name
self.surname = surname
self.phone_number = phone_number
def introduce(self):
print("Имя: {0}, Фамилия: {1}, Номер телефона {2}".format(self.name, self.surname, self.phone_number))
Vasiliy = Personal_Data('Vasiliy', 'Valakas', '88005553535'),
Ivan = Personal_Data('Ivan', 'Ivanov', '88005553535')
members = [Vasiliy, Ivan]
print("Что можно сделать: Посмотреть контакты (наберите 'контакты'), Добавить новый контакт ('добавить'), Удалить контакт ('удалить')")
void = input("Что будем делать --> ")
if void != void.lower():
void = void.lower() # Если в строке есть символы с верхним регистром, то они переводятся в нижний
if void == 'контакты':
for member in members:
member.introduce()
</code>
|
Ошибка вызвана запятой в конце следующей строки:
<code>
Vasiliy = Personal_Data('Vasiliy', 'Valakas', '88005553535'),
</code>
Пример:
<code>
In [133]: a = 1,
In [134]: a
Out[134]: (1,)
In [135]: type(a)
Out[135]: tuple
</code>
|
21,843 | Загрузить картинку с помощью opencv
У меня есть просчитанная нейросеть. Я хочу с помощью opencv брать кадры из видео, прогонять их через нейросеть и выводить результат.
<code>
cap = cv2.VideoCapture("C:\snow.mp4")
while(True):
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('Video', frame)
# Загружаем изображение
img_path = frame
img = image.load_img(img_path, target_size=(200, 200))
# Преобразуем изображением в массив numpy
x = image.img_to_array(img)
# Инвертируем и нормализуем изображение
x /= 255
x = np2.expand_dims(x, axis=0)
prediction = mod.predict(x)
prediction = np.argmax(prediction[0])
print(classes[prediction])
print(frame)
#print(gray)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
</code>
в итоге выходит ошибка
<code>
AttributeError Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\envs\q\lib\site-packages\PIL\Image.py in open(fp, mode)
2655 try:
-> 2656 fp.seek(0)
2657 except (AttributeError, io.UnsupportedOperation):
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'seek'
During handling of the above exception, another exception occurred:
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-b6889e26cf03> in <module>
5 # Загружаем изображение
6 img_path = frame
----> 7 img = image.load_img(img_path, target_size=(200, 200))
8
9 # Преобразуем изображением в массив numpy
~\Anaconda3\envs\q\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\utils.py in load_img(path, grayscale, color_mode, target_size, interpolation)
108 raise ImportError('Could not import PIL.Image. '
109 'The use of `load_img` requires PIL.')
--> 110 img = pil_image.open(path)
111 if color_mode == 'grayscale':
112 if img.mode != 'L':
~\Anaconda3\envs\q\lib\site-packages\PIL\Image.py in open(fp, mode)
2656 fp.seek(0)
2657 except (AttributeError, io.UnsupportedOperation):
-> 2658 fp = io.BytesIO(fp.read())
2659 exclusive_fp = True
2660
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'
</code>
как корректно взять кадр из видео?
|
после строки:
<code>
ret, frame = cap.read()
</code>
в переменной <code>
frame</code> уже находится 3D (если видео цветное) Numpy Array. Поэтому нет смысла пытаться открыть <code>
frame</code> как файл с изображением.
Вместо этого измените размер картинки:
<code>
img = cv2.resize(frame, (200, 200))
</code>
|
21,845 | Как можно определить победителя не прибегая к множеству if...else? Алгоритм приоритета выбора в игре камень-ножницы-бумага [закрыт]
Закрыт. На этот вопрос невозможно дать объективный ответ. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Хотите улучшить этот вопрос? Переформулируйте вопрос так, чтобы на него можно было дать ответ, основанный на фактах и цитатах.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Столкнулся с проблемой при написании игры "Камень,ножницы,бумага".Не знаю как грамотно выставить приоритет чтоб камень выигрывал у ножниц,ножницы у бумаги,а бумага у камня.При реализации следующим методом:
<code>
array = ['камень','ножницы','бумага']
array[0] > array[1] > array[2] > array[0]
</code>
Камень выигрывал абсолютно у всех.Через кучу if..else реализовывать не буду!Подскажите,как правильно тут поступить?
|
На скорую руку, я бы попробовал так:
<code>
from itertools import cycle
array = ['бумага', 'ножницы','камень']
mycycle = cycle(array)
def testit(a, b):
while next(mycycle) != a:
pass
if b == next(mycycle):
print(f"{b} бьёт {a}")
else:
print(f"{a} бьёт {b}")
</code>
проверяем:
<code>
testit("ножницы", "камень")
</code>
камень бьёт ножницы
<code>
testit("бумага", "камень")
</code>
бумага бьёт камень
|
21,846 | Оператор is и кортежи
Возник вопрос, почему происходит именно так:
<code>
>>> (1, 2) is (1, 2)
False
>>> () is ()
True
</code>
Ведь, кортеж - это неизменяемый тип данных, и два одинаковых кортежа должны быть одним объектом в оперативной памяти.
Так например:
<code>
>>> 1 is 1
True
>>> 'str' is 'str'
True
</code>
|
Самое главное:
Два одинаковых объекта не обязаны иметь одинаковый адрес в памяти, но
это возможно. В Python 3.7, благодаря новой оптимизации AST, иногда так и происходит, в версиях ниже - нет. Полагаться на это поведение ни в коем случае нельзя.
Теперь подробнее...
Для начала стоит сказать, что это зависит от конкретной версии Python (точнее CPython).
Python 3.7:
<code>
print((1, 2) is (1, 2)) # True
</code>
Python 3.6:
<code>
print((1, 2) is (1, 2)) # False
</code>
Для того, чтобы понять некоторые различия в версиях, предлагаю дизассемблировать этот код.
Начнём со старой версии (3.6):
<code>
print(dis.dis('(1, 2) is (1, 2)'))
1 0 LOAD_CONST 2 ((1, 2))
2 LOAD_CONST 3 ((1, 2))
4 COMPARE_OP 8 (is)
6 RETURN_VALUE
</code>
4-ая колонка с числами (<code>
2, 3, 8</code>) - это <code>
opargs</code> (аргументы операции). Обратите внимание на то, что команда одна и та же (<code>
LOAD_CONST</code>), данные одни и те же (<code>
(1, 2)</code>), но эти данные являются разными аргументами при операции.
Следовательно, они будут разными объектами в памяти (но я немного сомневаюсь насчёт этого утверждения)
Давайте взглянем на список констант скомпилированного кода, чтобы точно в этом убедиться:
<code>
code = compile('(1, 2) is (1, 2)', '<string>', 'single')
print(code.co_consts)
(1, 2, None, (1, 2), (1, 2))
</code>
Кортеж <code>
(1, 2)</code> встречается 2 раза, то есть это разные объекты.
Новая версия (3.7):
<code>
print(dis.dis('(1, 2) is (1, 2)'))
1 0 LOAD_CONST 0 ((1, 2))
2 LOAD_CONST 0 ((1, 2))
4 COMPARE_OP 8 (is)
6 RETURN_VALUE
</code>
Уже на этом этапе видно, что наш кортеж является одним и тем же аргументом в операции.
Подтвердим наши догадки, взглянув на константы:
<code>
code = compile('(1, 2) is (1, 2)', '<string>', 'single')
print(code.co_consts)
((1, 2), None)
</code>
Как видим, объект один, поэтому и адрес в памяти один.
Результат в новой версии отличается из-за перемещения некоторых оптимизаций байт-кода в новый оптимизатор AST.
Выдержка из нововведений:
Constant folding has been moved from the peephole optimizer to the new
AST optimizer, which is able perform optimizations more consistently.
(Contributed by Eugene Toder and INADA Naoki in bpo-29469 and
bpo-11549.)
Поэтому скомпилированный код очень сильно отличается от интерактивного сеанса:
Интерактивный режим:
<code>
>>> x = (1, 2)
>>> y = (1, 2)
>>> print(x is y)
False
>>> print((3, 4) is (3, 4))
True
</code>
Скомпилированная версия:
<code>
x = (1, 2)
y = (1, 2)
print(x is y) # True
print((3, 4) is (3, 4)) # True
</code>
Подобные оптимизации касаются также других объектов.
Также в разных версиях отличается результат следующих инструкций:
<code>
x, y = 257, 257
x is y
-6 is -6
</code>
Давние особенности
Тестирую Python 3.7 в интерактивном режиме.
Сначала немного примеров:
№1:
<code>
>>> x = 257
>>> y = 257
>>> x is y
False
</code>
№2:
<code>
>>> x = 256
>>> y = 256
>>> x is y
True
</code>
№3:
<code>
>>> x = -6
>>> y = -6
>>> x is y
False
</code>
№4:
<code>
>>> x = -5
>>> y = -5
>>> x is y
True
</code>
№5
<code>
>>> x = 'Loremipsumdolorsitametconsecteturadipiscingelit'
>>> y = 'Loremipsumdolorsitametconsecteturadipiscingelit'
>>> x is y
True
</code>
№6
<code>
>>> x = 'Hi!'
>>> y = 'Hi!'
>>> x is y
False
</code>
Из этих примеров видно, что Python кэширует числа в промежутке [-5; 256].
Пруф
Также он кэширует простые строки.
Пруф
Но если запускать скомпилированный код, то в Python 3.7 все примеры вернут <code>
True</code>.
На основании примеров выше, хочу предупредить, что сравнивать любые данные оператором <code>
is</code> ни в коем случае нельзя. Используйте для этого только оператор <code>
==</code>.
|
21,847 | Приведение к верхнему регистру ключей словарей
есть некий словарь <code>
{'-f':'200','-p':'good'}</code>
надо привести ключи к верхнему регистру, и при возможности перезаписать его в ту же переменную
<code>
a={'-a':'12','-v':'132'}
print(a.keys())
for i in a.keys():
print(i)
</code>
|
Код:
<code>
d = {
'-f': '200',
'-p': 'good',
}
d = {k.upper(): d[k] for k in d}
print(d)
</code>
stdout:
<code>
{'-F': '200', '-P': 'good'}
</code>
Я решил воспользоваться генератором словарей для этой задачи.
Итерируя словарь, возвращаются его ключи, которые приводятся к верхнему регистру с помощью метода <code>
upper()</code> и принимают значение из исходного словаря.
|
21,850 | Не работает swap - поменять местами минимальный и максимальный элементы
Не могу понять, почему не работает обмен переменных.
Само задание:
В списке все элементы различны. Поменяйте местами минимальный и
максимальный элемент этого списка.
<code>
a = [int(s) for s in input().split()]
a[a.index(min(a))], a[a.index(max(a))] = a[a.index(max(a))], a[a.index(min(a))]
print(' '.join([str(s) for s in a]))
</code>
При вводе: <code>
1 5 4 3 2</code>, обмен не происходит. Помогите понять, почему?
|
Разбор полётов:
Выражение
<code>
a, b = c, d
</code>
выполняется в следующем порядке - сначала вычисляется слева направо всё в правой части от знака <code>
=</code>, потом вычисленные значения присваиваются переменным из левой части - тоже слева направо:
c
d
a
b
Смотрим, что происходит:
(c): ==> результат: <code>
5</code>
(d): ==> результат: <code>
1</code>
(a): ==>
<code>
In [48]: a.index(min(a))
Out[48]: 0
In [49]: a[0] = 5
In [50]: a
Out[50]: [5, 5, 4, 3, 2]
</code>
(b): ==>
<code>
In [51]: a.index(max(a))
Out[51]: 0
In [52]: a[0] = 1
In [53]: a
Out[53]: [1, 5, 4, 3, 2]
</code>
После шага <code>
3</code>:
<code>
a == [5, 5, 4, 3, 2]
</code>
Соответственно, на четвертом шаге <code>
a.index(max(a))</code> вернет <code>
0</code> - первый встретившийся максимум.
Далее вы присваиваете <code>
a[0]</code> вычисленный заранее (шаг <code>
2</code>) минимум <code>
1</code>. Вуаля - все вернулось на свои места.
Чтобы разрешить данный конфликт, надо сохранить индексы минимума и максимума, как это показано в ответе @S.Nick.
Интересная деталь: ваше решение отработает правильно если в исходном списке максимальный элемент встречается до минимального:
<code>
In [57]: a = [4, 3, 5, 1, 2]
In [58]: a[a.index(min(a))], a[a.index(max(a))] = a[a.index(max(a))], a[a.index(min(a))]
In [59]: a
Out[59]: [4, 3, 1, 5, 2]
</code>
|
21,851 | перебор словаря в python [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос необходимо уточнить или дополнить подробностями. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте больше подробностей и уточните проблему, отредактировав это сообщение.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Как перебрать словарь чтобы выходило количество элементов в словаре
<code>
name = {'Имена': {
'Максим',
'Чаплин',
'Вика',
'Шрек'
}
</code>
|
Внутренные скобки должны быть или обыкновенными (для кортежи) или квадратными (для списка):
<code>
In[4]: name = {'Имена': ('Максим', 'Чаплин', 'Вика', 'Шрек',) }
In[5]: number_of_elements = len(name['Имена'])
</code>
Так как ключ - <code>
'Имена'</code>, то <code>
name['Имена']</code> - его значение, т.е. кортеж
<code>
('Максим', 'Чаплин', 'Вика', 'Шрек',)
</code>
Применяя функцию <code>
len()</code> мы получим количество элементов кортежи.
Тест:
<code>
In[6]: print(number_of_elements)
</code>
Вывод:
<code>
4
</code>
|
21,852 | Добавление элемента в список на Python
В Python, при добавлении элемента в список с помощью append, я ожидаю увидеть нечто вроде:
<code>
['31955189', '38274957']
</code>
Но при выполнении следующего кода (добавляю элементы в пустой список):
<code>
def get(item, field):
result = []
for items in field:
popitka = int(todos2['response'][item][items])
result.append(popitka)
return result
second = []
for i, item in enumerate(todos2['response']):
second.append(get(i, ['id']))
</code>
у меня выходит следующее:
<code>
['[31955189]', '[38274957]', '[40975081]']
</code>
Что не так? Как избавиться от этих не эстетичных квадратных скобочек? По сути, у меня выходят вложенные в список списки, то есть при каждой итерации добавляется уже список, состоящий из одного элемента. По окончании решения данной мне задачи эти лишние скобки, то есть вложенные в список списки мне будут мешать. Мне нужны только данные. Запихивать их глубоко в подсписок не нужно.
Но, если выполнить нечто подобное следующему, то можно добиться необходимого результата:
<code>
second = tuple(second[0]) #Нужно для каждого добавленного элемента.
#Можно через for, но у меня есть сомнения в правильности этого действия.
print(second)
#Result: (20834091,)
</code>
Но выполнять эту неприятную процедуру нужно для каждого добавленного элемента.
А вот так это выглядит без извращений, но мне это не подходит (выхлоп мне не нравится):
<code>
second = tuple(second)
print(second)
print(second[0])
#Result: ['[31955189]', '[38274957]', '[40975081]']
#Result: [31955189]
</code>
Быть может я просто запарился и проблемы нет?
|
Давайте разбираться.
В итоговый список <code>
second</code> вы добавляете результаты функции <code>
get</code>. Функция <code>
get</code> за каждый вызов возвращает <code>
result</code>. А <code>
result</code> - это список. Логично, что в итоге у вас и получится список списков.
Решить проблему можно если просто заменить в последней строчке <code>
second.append</code> на <code>
second.extend</code> тогда у вас вместо вставки списка <code>
result</code> в <code>
second</code> он будет просто дописываться в конец.
Но вообще, кажется, что ваше решение очень переусложнено и задачу можно решить вообще в одну строчку:
<code>
second = [int(item['id']) for item in todos2['response']]
</code>
Проверить не могу, так как вы не привели пример содержимого <code>
todos2</code>, но, кажется, это должно работать.
|
21,853 | Python суммирования в dict
Начал изучать Python и столкнулся с проблемой. Мне надо суммировать все значения, что находятся в словаре, пробовал через <code>
sum(mydict.values())</code>, но оно выводит только последнее значения в словаре, а все предыдущие значения пропускает. Знаю, что вопрос может оказаться для кого-то легким, но может в будущем это кому-то пригодится.
<code>
sums={'suma': 274.6243,
140.6846,
1168.3088,
657.7995,
7.7,
591.7394,
543.3994,
121.836,
259624.1855,
1200.8789,
271.6997,
271.6997,
545.0,
3.15,
22.24,
308.4797,
3.15,
2199.6225,
4375.3625,
7.7,
43.62,
7.7,
543.3994,
81.26,
279.6997,
87.516,
0.0,
4295.9209,
0.5688,
126.984,
286.2397,
2475.852,
3.1988,
584.74,
183.2181,
716.0388,
22.0,
1086.7989,
7.7,
212.11,
1262940816.0582,
279.3997,
165.6996,
271.6997,
4941.7034,
2024.3652,
129.1241,
44.0,
9.45,
271.6997}
for i in range(len(sums)):
suma=sum(sums[i].values())
print(suma)
</code>
|
<code>
sums = {'suma':
[ 274.6243,
140.6846,
1168.3088,
657.7995,
7.7,
# ...
]
}
print(sum(sums['suma']))
2249.1171999999997
</code>
Update
Начнем с того, что строка <code>
sums={'suma': 274.6243, 140.6846, 1168.3088, 657.7995, 7.7}</code>
Выдает ошибку <code>
SyntaxError: invalid syntax</code>
Словари в Python - неупорядоченные коллекции произвольных объектов с доступом по ключу.
Данные в словаре хранятся в формате <code>
ключ: значение</code>.
Доступ к элементу словаря, осуществляется как же как доступ к элементу списка,
только в качестве индекса указывается ключ.
<code>
d1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
d1["key1"] # ---> 'value1'
</code>
Словарь может хранить вложенные словари.
Словарь может хранить в качестве значений объекты любого типа (heterogeneous).
Ключ в словаре — immutable тип, может быть <code>
строкой</code>, <code>
целым числом</code>, <code>
float</code> либо <code>
кортежем</code>,
состоящим из указанных типов.
С помощью словарей можно хранить структурированную информацию в виде записей:
<code>
myDict = {'key1': {'suma': [ 274.6243, 140.6846, 1168.3088, 657.7995, 7.7, ]},
'key2': {'suma': [ 274.6243, 140.6846, 1168.3088, 657.7995, 7.7, ]},
'key3': {'suma': [ 274.6243, 140.6846, 1168.3088, 657.7995, 7.7, ]},
}
for k, v in myDict.items():
print("{} : {}".format(k, sum(v['suma'])))
key1 : 2249.1171999999997
key2 : 2249.1171999999997
key3 : 2249.1171999999997
</code>
|
21,854 | Не могу установить pyinstaller, испробовал всё, но в итоге выдаёт эту ошибку
<code>
ERROR: Complete output from command 'c:\users\днс\appdata\local\programs\pyt
hon\python37-32\python.exe' 'c:\users\днс\appdata\local\programs\python\python37
-32\lib\site-packages\pip\_vendor\pep517\_in_process.py' prepare_metadata_for_bu
ild_wheel 'C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\tmp5o3wqo8g':
ERROR: running dist_info
creating C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77ap2p\pyinstaller
\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info
writing C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77ap2p\pyinstaller\
pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\PKG-INFO
writing dependency_links to C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4
w77ap2p\pyinstaller\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\dependency_links.txt
writing entry points to C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77a
p2p\pyinstaller\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\entry_points.txt
writing requirements to C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77a
p2p\pyinstaller\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\requires.txt
writing top-level names to C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w
77ap2p\pyinstaller\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\top_level.txt
writing manifest file 'C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77ap
2p\pyinstaller\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\SOURCES.txt'
reading manifest file 'C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77ap
2p\pyinstaller\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\SOURCES.txt'
reading manifest template 'MANIFEST.in'
Error in sitecustomize; set PYTHONVERBOSE for traceback:
SyntaxError: (unicode error) 'utf-8' codec can't decode byte 0xe4 in positio
n 0: invalid continuation byte (sitecustomize.py, line 7)
no previously-included directories found matching 'bootloader\build'
no previously-included directories found matching 'bootloader\.waf-*'
no previously-included directories found matching 'bootloader\.waf3-*'
no previously-included directories found matching 'bootloader\waf-*'
no previously-included directories found matching 'bootloader\waf3-*'
no previously-included directories found matching 'bootloader\_sdks'
no previously-included directories found matching 'bootloader\.vagrant'
warning: no previously-included files found matching 'bootloader\.lock-waf*'
no previously-included directories found matching 'doc\source'
no previously-included directories found matching 'doc\_build'
warning: no previously-included files matching '*.tmp' found under directory
'doc'
warning: no files found matching 'news\_template.rst'
no previously-included directories found matching 'news'
no previously-included directories found matching 'old'
no previously-included directories found matching 'scripts'
no previously-included directories found matching 'tests\scripts'
no previously-included directories found matching '.github'
warning: no previously-included files found matching '.*'
warning: no previously-included files found matching '*.yml'
warning: no previously-included files found matching '*~'
warning: no previously-included files found matching '.directory'
writing manifest file 'C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77ap
2p\pyinstaller\pip-wheel-metadata\PyInstaller.egg-info\SOURCES.txt'
creating 'C:\Users\BD1F~1\AppData\Local\Temp\pip-install-4w77ap2p\pyinstalle
r\pip-wheel-metadata\PyInstaller.dist-info'
error: invalid command 'bdist_wheel'
----------------------------------------
ERROR: Command "'c:\users\днс\appdata\local\programs\python\python37-32\python.e
xe' 'c:\users\днс\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages\pi
p\_vendor\pep517\_in_process.py' prepare_metadata_for_build_wheel 'C:\Users\BD1F
~1\AppData\Local\Temp\tmp5o3wqo8g'" failed with error code 1 in C:\Users\BD1F~1\
AppData\Local\Temp\pip-install-4w77ap2p\pyinstaller
</code>
|
Переустановил Python в папку без русских символов и всё заработало.
|
21,855 | return и переменные в python3(Вопрос чуть сложнее чем кажется)
как мне это решить?
Есть цикл, в начале он запускает функцию(из другого скрипта)
<code>
def upr(level):
up = ""
right = ""
if level == debug_zone_1:
up = 18
right = 1
elif level == debug_zone_2:
up = 30
right = 1
else:
pass
return up, right
</code>
По идее он должен вернуть в цикл переменные up и right но условие ниже
<code>
if pos >= up:
</code>
Свято уверяет меня в том что переменная up не объявлена:
<code>
File "C:\Py\Cube\debug.py", line 100, in <module>
if pos >= up:
NameError: name 'up' is not defined
</code>
|
Не требуется дополнительная переменная, как в предыдущем ответе. Можно оба значения сразу присвоить двум нужным без всяких индексов:
<code>
a, b = upr(1)
</code>
|
21,856 | Можно ли сократить кол-во запросов к БД
<code>
from mainapp.models import Tag
def filter_tags(tags_string):
tags = list(map(lambda x: x.lower().strip(), tags_string.split(',')))
done_tags = []
for tag in tags:
if tag:
done_tags.append(tag)
return done_tags
def string_to_tags(tags_string: str):
tags = filter_tags(tags_string) # возвращает массив строк
tags_l = []
for tag in tags:
tags_l.append(Tag.objects.get_or_create(name=tag)[0]) # получение существующих тегов или создание не достающих TODO: затратно
return tags_l
</code>
Можно ли в string_to_tags() обойтись только одним запросом к БД создавая не достающие теги?
|
<code>
Tag.objects.bulk_create([Tag(name=tag) for tag in tags], ignore_conflicts=True)
</code>
|
21,857 | Выборка данных из вложенного словаря
Есть файл <code>
json</code>. Мне необходимо забрать из него все записи по ключу <code>
vintage</code> и значению <code>
name</code>. Перепробовал все возможные способы, но не могу понять, как правильно это сделать?
Вот пример файла:
<code>
{
"explore_vintage": {
"market": {
"country": "ru",
"currency": {
"code": "RUB",
"name": "Russian Rouble",
"prefix": null,
"suffix": "₽"
}
},
"records_matched": 9114,
"matches": [
{
"vintage": {
"id": 156240236,
"seo_name": "kvareli-akhasheni-red-akhasheni-krasnoe-kakheti-2013",
"name": "Kvareli Akhasheni Red (Ахашени Красное) 2013",
"statistics": {
"status": "Normal",
"ratings_count": 37,
"ratings_average": 4.6,
"labels_count": 409
},
"image": {
"location": "//images.vivino.com/labels/M-DRD7hCQfK60EBrmnbXYA.jpg",
"variations": {
"large": "//images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQfK60EBrmnbXYA_375x500.jpg",
"medium": "//images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQfK60EBrmnbXYA_150x200.jpg",
"medium_square": "//images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQfK60EBrmnbXYA_150x150.jpg",
"small_square": "//images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQfK60EBrmnbXYA_80x80.jpg"
}
</code>
|
Воспользуйтесь модулем Pandas:
<code>
import pandas as pd
df = pd.io.json.json_normalize(data['explore_vintage']['matches'])
</code>
результат:
<code>
In [44]: df
Out[44]:
vintage.id vintage.image.location vintage.image.variations.large \
0 156240236 //images.vivino.com/labels/M-DRD7hCQ... //images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQ...
vintage.image.variations.medium vintage.image.variations.medium_square ... \
0 //images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQ... //images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQ... ...
vintage.seo_name vintage.statistics.labels_count vintage.statistics.ratings_average \
0 kvareli-akhasheni-red-akhasheni-kras... 409 4.6
vintage.statistics.ratings_count vintage.statistics.status
0 37 Normal
[1 rows x 12 columns]
</code>
первая строка:
<code>
In [45]: df.loc[0]
Out[45]:
vintage.id 156240236
vintage.image.location //images.vivino.com/labels/M-DRD7hCQ...
vintage.image.variations.large //images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQ...
vintage.image.variations.medium //images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQ...
vintage.image.variations.medium_square //images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQ...
vintage.image.variations.small_square //images.vivino.com/thumbs/M-DRD7hCQ...
vintage.name Kvareli Akhasheni Red (Ахашени Красн...
vintage.seo_name kvareli-akhasheni-red-akhasheni-kras...
vintage.statistics.labels_count 409
vintage.statistics.ratings_average 4.6
vintage.statistics.ratings_count 37
vintage.statistics.status Normal
</code>
можно отфильтровать все столбцы связанные с <code>
image</code>:
<code>
In [46]: cols = df.columns[~df.columns.str.contains("image")]
In [47]: df[cols]
Out[47]:
vintage.id vintage.name vintage.seo_name \
0 156240236 Kvareli Akhasheni Red (Ахашени Красн... kvareli-akhasheni-red-akhasheni-kras...
vintage.statistics.labels_count vintage.statistics.ratings_average vintage.statistics.ratings_count \
0 409 4.6 37
vintage.statistics.status
0 Normal
In [48]: df[cols].loc[0]
Out[48]:
vintage.id 156240236
vintage.name Kvareli Akhasheni Red (Ахашени Красн...
vintage.seo_name kvareli-akhasheni-red-akhasheni-kras...
vintage.statistics.labels_count 409
vintage.statistics.ratings_average 4.6
vintage.statistics.ratings_count 37
vintage.statistics.status Normal
Name: 0, dtype: object
</code>
|
21,858 | Как грамотно починить "сломанные" / переставшие работать модули Python?
Все чаще появляются вопросы о "сломанных" / несовместимых / переставших работать модулях в Python и о сопутствующих этому ошибках:
<code>
ImportError: DLL load failed: ...</code>
<code>
ImportError: Could not import ...</code>
<code>
UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict: ...</code>
и много других...
Описанные выше проблемы чаще всего возникают вследствие:
установки нового модуля
обновления Python
обновления модуля / модулей
обновления / изменения в VirtualEnv (виртуальной среде Python)
неправильного использования <code>
conda</code> - например если использовать созданное по умолчанию виртуальное окружение <code>
base</code> (оно используется <code>
conda</code> для управления остальными вирт. окружениями), вместо явно созданного нового виртуального окружения
Вопрос:
как исправить данные проблемы и как избежать их появления в будущем?
|
После долгого "хождения по граблям" (как под UNIX* так и под Windows) я остановился на следующем подходе, который меня пока ни разу не подводил.
Основная идея в установке пакета Anaconda и создании независимых виртуальных окружений при помощи менеджера пакетов <code>
conda</code>.
Anaconda проверяет совместимость версий модулей (включая зависимости). Это минимизирует вероятность поломать Python, просто установив или обновив некий модуль(и).
Алгоритм установки Anaconda и создания <code>
VirtualEnv</code> (независимого виртуального окружения Python):
Устанавливаем Anaconda или Miniconda
Installing on Windows
Installing on Linux
Installing on macOS
Обновляем менеджер пакетов <code>
conda</code> (NOTE: чтобы избежать проблем - всегда запускайте <code>
conda</code> из <code>
Anaconda Prompt</code>):
<code>
conda update conda
</code>
Никогда "не трогайте" Python, установленный по умолчанию в ОС или установленный другим программным обеспечением (например при установке Oracle Database, устанавливается отдельный Python, который будет использоваться Oracle).
Под <code>
"не трогайте" Python</code> я подразумеваю внесение любых изменений, затрагивающих Python или его модули:
установка новых модулей
обновление Python
обновление модулей
Не утсанавливайте модули в виртуальную среду <code>
base</code> созданную по умолчанию. Устанавливайте модули только в те виртуальные среды, которые вы явно создали (см. следующий пункт - <code>
5</code>). Виртуальное окружение <code>
base</code> - это техническое окружение созданное <code>
conda</code> для управления остальными виртуальными средами. Если не хотите сломать сразу все виртуальные окружения не трогайте <code>
base</code>.
Для каждого более или менее независимого проекта на Python создавайте независимое виртуальное окружение (VirtualEnv). Можно дополнительно создать одно общее окружение для общих целей. В данном примере я создам общее окружение с названием <code>
ml</code> (Machine Learning) для версии <code>
Python 3.7</code> и основным набором модулей для работы над задачами машинного обучения (с поддержкой Nvidia GPU):
<code>
conda create --name ml python=3.7 anaconda keras-gpu
</code>
Для того чтобы запустить <code>
Python</code> / <code>
Jupyter</code> / <code>
iPython</code> / etc. из созданного VirtualEnv можно воспользоваться одним из следующих варантов:
запустить <code>
Anaconda Prompt</code> --> активировать в нём нужное вирт. окружение (<code>
conda activate <env_name></code>) --> запустить <code>
ipython</code> / <code>
Jupyter-Notebook</code>
использовать CMD / shell скрипт для запуска <code>
ipython</code> из нужного вирт. окружения:
<code>
@echo off
set conda_dir=%USERPROFILE%\Anaconda3
set env_name=%1
if "%env_name%"=="" set env_name=ml
set env_dir=%conda_dir%\envs\%env_name%
rem cd %env_dir%
call %conda_dir%\Scripts\activate.bat %env_dir%
%env_dir%\Scripts\ipython.exe
Пример вызова: `c:\bin\ipy_env.cmd ml37`
</code>
использовать CMD / shell скрипт для запуска <code>
Jupyter-Notebook</code> из нужного вирт. окружения:
<code>
@echo off
set env_name=%1
if "%env_name%"=="" set env_name=ml
set env_dir=%USERPROFILE%\Anaconda3\envs\%env_name%
rem cd %env_dir%
call %USERPROFILE%\Anaconda3\Scripts\activate.bat %env_dir%
start cmd.exe /k "%USERPROFILE%\Anaconda3\envs\%env_name%\Scripts\jupyter-notebook.exe"
Пример вызова: `C:\bin\jupyter_env.cmd torch`
</code>
для проекта в PyCharm можно в качестве <code>
Project Interpreter</code> указать существующий <code>
Conda Environment</code>
Чтобы установить новый модуль всегда попробуйте сделать это в следующей последовательности:
сначала всегда пробуем найти нужный модуль в репозитори Anaconda по умолчанию
<code>
conda search <module_name>
</code>
если модуль найден - устанавливаем его в наш <code>
VirtualEnv</code> (<code>
ml</code> в нашем примере):
<code>
conda install -n ml <module_name>
</code>
если модуль не найден, то пытаемся найти данный модуль в репозитории <code>
conda-forge</code> (A community-led collection)
<code>
conda search -c conda-forge <module_name>
</code>
если модуль найден - устанавливаем его в наш <code>
VirtualEnv</code> (<code>
ml</code> в нашем примере):
<code>
conda install -c conda-forge -n ml <module_name>
</code>
только в том случае, если нужный модуль не найден ни в оригинальном Anaconda репозитории ни в <code>
conda-forge</code> - используем <code>
pip install</code>:
<code>
conda activate ml
pip install <module_name>
</code>
чтобы обновить модуль используйте менеджер пакетов <code>
conda</code>:
<code>
conda update -n ml <module_name>
</code>
Полезные ссылки:
Conda Tutorial
Conda Cheat Sheet
|
Subsets and Splits
No saved queries yet
Save your SQL queries to embed, download, and access them later. Queries will appear here once saved.