index
int64 4
23.2k
| вопрос
stringlengths 56
27.9k
| ответ
stringlengths 25
27.3k
|
|---|---|---|
22,728 | как сделать так, чтобы в функцию попадали числа из всех добавленных Entry
Подскажите пожалуйста: при нажатии кнопки Добавить, появляются новые Entry, в функцию попадает число только из последнего добавленного Entry, как сделать так, чтобы в функцию попадали числа из всех добавленных Entry
<code>
from tkinter import *
root=Tk()
flats = []
def addFlat():
global k2
k2=Entry(root)
k2.grid(column=1, sticky=E)
flats.append(k2)
def spisokKvar():
komun=int(k2.get())
text_1.insert(END,komun)
Button(root,text='Добавить квартиру', command=addFlat).grid(row=10, column=0, sticky=W)
Button(root,text='Вывести список', command=spisokKvar).grid(row=2, column=1, sticky=E)
text_1=Text(root,height=20,width=50)
text_1.grid(row=0, column=0, columnspan=3,sticky=N+E+S+W)
root.mainloop()
</code>
|
<code>
def addFlat():
entry = Entry(root)
entry.grid(column=1, sticky=E)
flats.append(entry)
def spisokKvar():
for entry in flats:
text_1.insert(END, entry.get() + '\n')
</code>
|
22,729 | Как посчитать значение производной в определенной точке?
Пытаюсь найти уравнение касательной в точке к графику функции. Для этого мне нужно вычислить значение производной в точке. Саму производную я могу найти:
<code>
2*x/(x + 5) - (x**2 - 3)/(x + 5)**2
</code>
Но вот посчитать ее значение от x0 = 1.9 не знаю как. Как можно это сделать? Вот мой код:
<code>
x0 = 1.9
y0 = f(x0)
derivative = sp.diff((x**2 - 3) / (x+5))
</code>
|
воспользуйтесь методом .evalf():
<code>
In [7]: x0 = 1.9
In [8]: y0 = derivative.evalf(subs={x:x0})
In [9]: print(y0)
0.537912203318631
</code>
PS параметр <code>
subs</code> ожидает словарь с подстановками значений для <code>
Sympy переменных</code>. В вашем случае используется переменная <code>
x</code> - её надо использовать в качестве ключа и значение переменной в качестве значения данного ключа в словаре.
Из справки по методу <code>
.evalf()</code>:
<code>
subs=<dict>
Substitute numerical values for symbols, e.g.
subs={x:3, y:1+pi}. The substitutions must be given as a
dictionary.
</code>
|
22,730 | Не отображается окно PyQt5
Есть следующий код:
<code>
'''main.py'''
import sys
from PyQt5 import QtWidgets
import main_window
import success_window
class Bot(QtWidgets.QMainWindow, main_window.Ui_MainWindow):
def __init__(self):
QtWidgets.QWidget.__init__(self)
self.ui = main_window.Ui_MainWindow()
self.ui.setupUi(self)
self.ui.pushButton_2.clicked.connect(self.ship_info)
def ship_info(self):
success = SuccessWindow()
success.show()
class SuccessWindow(QtWidgets.QMainWindow,success_window.Ui_SuccessWindow):
def __init__(self):
QtWidgets.QWidget.__init__(self)
self.ui = success_window.Ui_SuccessWindow()
self.setupUi(self)
def main():
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
window = Bot()
window.show()
app.exec_()
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Файл success_window:
<code>
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
class Ui_SuccessWindow(object):
def setupUi(self, MainWindow):
MainWindow.setObjectName("MainWindow")
MainWindow.resize(200, 150)
MainWindow.setMinimumSize(QtCore.QSize(200, 150))
MainWindow.setMaximumSize(QtCore.QSize(200, 150))
self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
self.label = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label.setGeometry(QtCore.QRect(20, 50, 161, 17))
self.label.setObjectName("label")
self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)
self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(50, 100, 89, 25))
self.pushButton.setObjectName("pushButton")
MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
self.retranslateUi(MainWindow)
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
def retranslateUi(self, MainWindow):
_translate = QtCore.QCoreApplication.translate
MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow",
"MainWindow"))
self.label.setText(_translate("MainWindow", "Data saved
successfully"))
self.pushButton.setText(_translate("MainWindow", "OK"))
</code>
Собственно вопрос. Почему не отображается окно SuccessWindow() при клике на pushButton_2 ? Никакой ошибки не возникает. Программа попадает в метод, но вот почему-то отображать не хочет, помогите.
|
Окно отображается на миг. Замените
<code>
success = SuccessWindow()
success.show()
</code>
на
<code>
self.success = SuccessWindow()
self.success.show()
</code>
|
22,731 | Ошибка "Error when checking input: expected dense_1_input to have 2 dimensions, but got array with shape (9, 50, 50, 3)"
Я написал нейронную сеть на keras, вот её код:
<code>
import numpy as np
from keras.layers import Activation, Dense, Flatten
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.utils import np_utils
np.random.seed(4)
datagen = ImageDataGenerator()
train_generator = datagen.flow_from_directory(
r"D:\Documents\Desktop\Python\RedBlueClassification\RedBlueClassification\red_and_blue\train",
target_size=(50, 50),
batch_size=9,
class_mode='binary'
)
val_generator = datagen.flow_from_directory(
r'D:\Documents\Desktop\Python\RedBlueClassification\RedBlueClassification\red_and_blue\validation',
target_size=(50, 50),
batch_size=9,
class_mode='binary'
)
test_generator = datagen.flow_from_directory(
r'D:\Documents\Desktop\Python\RedBlueClassification\RedBlueClassification\red_and_blue\test',
target_size=(50, 50),
batch_size=9,
class_mode='binary'
)
model = Sequential(name = 'Red and Blue classification')
model.add(Dense(2, input_shape=(2,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(3))
model.add(Dense(3))
model.add(Dense(2, activation = 'softmax'))
model.compile(
optimizer = 'adam',
loss = 'binary_crossentropy',
metrics = ['accuracy']
)
batch_size = 9
nb_train_samples = 18
nb_validation_samples = 4
nb_test_samples = 2
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch = nb_train_samples // batch_size,
epochs = 5,
validation_data = val_generator,
validation_steps=2,
)
scores = model.evaluate_generator(test_generator, nb_test_samples // batch_size)
print("Аккуратность на тестовых данных: %.2f%%" % (scores[1]*100))
</code>
Но, во время выполнения выходит ошибка:
Error when checking input: expected dense_1_input to have 2 dimensions, but got array with shape (9, 50, 50, 3)
Всё, что я нашёл в интернете, это то, что надо написать:
<code>
TrainX= np.reshape(TrainX,(TrainX.shape[0], 1, TrainX.shape[1]))
</code>
но это не помогает, так как во первых, программа требует двумерный массив, а во вторых, ей не нравится, что вместо <code>
TrainX</code> я ставлю генераторы (я не знаю, что еще туда поставить).
Как решить эту проблему?
|
Ваша НС ожидает на входе тензор размерности <code>
(N, 2)</code>, а получает на вход тензор размерности <code>
(9, 50, 50, 3)</code>, где <code>
9</code> - число экземпляров в выборке (в вашем случае это размер <code>
"batch"</code>).
При задании размерности тензора в модели число экземпляров не задается - задаются все размерности тензора кроме числа экземпляров (изображений). Следовательно в вашем случае архитектура НС будет выглядеть следующим образом:
<code>
model = Sequential(name = 'Red and Blue classification')
model.add(Dense(2, input_shape=(50, 50, 3)))
...
</code>
Т.е. модель ожидает на вход изображения размерности <code>
50x50</code> с тремя цветовыми каналами <code>
RGB</code>. Число изображений может меняться поэтому его не задают при создании модели.
|
22,732 | Сложение со сдвигом (кумулятивное суммирование)
У меня есть dataframe
<code>
X Y
0 0 0
1 3 24
2 5 300
3 3 -10
4 5 40
</code>
Мне нужно получить поле Y_new в этом dataframe, в котором значение
Y_new[0] = Y[0], Y_new[1] = Y_new[0]+Y[1], Y_new[2] = Y_new[1]+Y[2],
Y_new[3] = Y_new[2]+Y[3], Y_new[4] = Y_new[3]+Y[4]
<code>
X Y Y_new
0 0 0 0
1 3 24 24
2 5 300 324
3 3 -10 310
4 5 40 350
</code>
|
Воспользуйтесь методом Series.cumsum():
<code>
In [155]: df['Y_new'] = df['Y'].cumsum()
In [156]: df
Out[156]:
X Y Y_new
0 0 0 0
1 3 24 24
2 5 300 324
3 3 -10 314
4 5 40 354
</code>
|
22,735 | Как в фоне отслеживать запущенные приложения?
Мне нужно, что бы приложение запускалось в фоне и при запуске другого приложения(Например Google Chrome), говорило боту отправить пользователю сообщение. Как управлять ботом я знаю, но не знаю, как собственно отследить запущенные приложения? ОС: Windows. Заранее спасибо
|
Например:
Запросить текущий список процессов
Проверить есть ли в списке процесс с указанным названием
Если есть, то что-нибудь с ним сделать
Пример с psutil по закрытию процесса калькулятора:
<code>
import time
# pip install psutil
import psutil
while True:
for process in psutil.process_iter():
if process.name() == 'calc.exe':
process.kill()
# Повтор через 5 секунд
time.sleep(5)
</code>
Вместо закрытия процесса добавьте свои действия
|
22,737 | Python: Получить первый день месяца, зная последний
Есть исходный DF:
<code>
Data
28.02.1962
31.03.1962
30.04.1962
</code>
И необходимо получить:
<code>
Data
01.02.1962
01.03.1962
01.04.1962
</code>
|
<code>
In [16]: df
Out[16]:
Data
0 1962-02-28
1 1962-03-31
2 1962-04-30
In [17]: df.Data - pd.offsets.MonthBegin(1)
Out[17]:
0 1962-02-01
1 1962-03-01
2 1962-04-01
Name: Data, dtype: datetime64[ns]
</code>
|
22,738 | Вычесть 1 день из даты в Python
Итак, есть исходный DF :
<code>
Data
01.03.1962
01.04.1962
01.05.1962
</code>
Нужно получить на день раньше, то есть:
<code>
Data
28.02.1962
31.03.1962
30.04.1962
</code>
|
Для действий с датой используй timedelta объект:
<code>
from datetime import datetime, timedelta
d = datetime.today() - timedelta(days=days_to_subtract)
</code>
В твоем случае:
<code>
from datetime import datetime, timedelta
start_date = datetime.datetime(1962, 3, 1) # год, месяц, число
result_date = start_Date - timedelta(days=1)
</code>
Похожий вопрос
|
22,740 | Ошибка "ValueError: zero-size array to reduction operation maximum" в циклах
Исходные данные:
<code>
Data GVKey x x2
1982 1013 -0,034482437 -0,06054818
1982 1013 0,214285714 -0,010167112
1982 1013 0,058823529 0,040014318
2011 1177 0,098238855 -0,005058715
2011 1177 0,051810865 0,008532764
2011 1177 0,008847441 0,043583062
</code>
Есть такой код:
<code>
a=df1.GVKey
b=set(a)
b=list(b)
range = b
a1=df1.Data
b1=set(a1)
b1=list(b1)
range1 = b1
lst1 = []
lst2 = []
lst3 = []
for i in range:
df2=df1[df1['GVKey']==i]
for r in range1:
df3=df2[df2['Data']==r]
x= df2['x2']
y = df2['x']
smm = sm.OLS.from_formula('x2 ~ x', data=df3)
res = smm.fit()
res.params
df5 = res.params
b = df5['x']
lst1.append(i)
lst2.append(r)
lst3.append(b)
#Создаем DF с двумя колонками куда вписываются значения двух списков
itog = pd.DataFrame(np.column_stack([lst1, lst2, lst3]),
columns=['FIRM','Data' 'BETA'])`
</code>
Ошибка в том, что для некоторых GVKey нет годов из Data, поэтому выдает ошибку: <code>
zero-size array to reduction operation maximum</code> Подскажите, как это решить?
Программа начнет искать для <code>
1013</code> искать 2011 год, и получит пустой DF и не сможет построить регрессию.
Как я понял, нужно поставить внутри цикла условие, что если года нет такого, то пропустить просто.
То есть на выходе нужно получить:
<code>
FIRM Data BETA
1013 1982 0,148
1177 2011 -0,54</code> , где х - рассчитанный параметр из регрессии
|
Векторизированное (без циклов) решение:
<code>
from statsmodels.regression.linear_model import OLS
res = (df.groupby(['GVKey','Data'])[['x','x2']]
.apply(lambda g: OLS.from_formula('x2 ~ x', g)
.fit()
.params['x'])
.reset_index(name='Beta'))
</code>
результат:
<code>
In [124]: res
Out[124]:
GVKey Data Beta
0 1013 1982 0.148955
1 1177 2011 -0.540772
</code>
Коэффициенты возвращаемые <code>
OLS</code>:
<code>
In [116]: OLS.from_formula('x2 ~ x', df1[df1['GVKey']==1177]).fit().params
Out[116]:
Intercept 0.044328
x -0.540772
dtype: float64
</code>
|
22,741 | Как получить год из полной даты в столбце DataFrame
Есть даты в таком формате:
<code>
Data
31-01-1982
28-02-1982
31-03-1982
30-04-1982
31-05-1982
</code>
Тип данных: <code>
datetime64[ns]</code>
Мне необходимо вернуть значение только года: то есть получить в этом DF на выходе:
<code>
Data
1982
1982
1982
1982
1982
</code>
|
используйте "accessor" <code>
df[col].dt.year</code>:
<code>
In [93]: df
Out[93]:
Data
0 1982-01-31
1 1982-02-28
2 1982-03-31
3 1982-04-30
4 1982-05-31
In [94]: df['Data'].dt.year
Out[94]:
0 1982
1 1982
2 1982
3 1982
4 1982
Name: Data, dtype: int64
</code>
чтобы заменить значения в столбце - даты на год:
<code>
df.loc[:, 'Data'] = df.loc[:, 'Data'].dt.year
</code>
|
22,744 | Декодирование в JSON из datetime.date
Есть сервис и есть база. Надо проверить что сервис получает то же, что отдает база. Из сервиса GET-запросом получаю JSON. А вот от базы вот такое:
<code>
(datetime.date(2019, 3, 18), 20)
(datetime.date(2019, 3, 19), 20)
(datetime.date(2019, 3, 20), 20)
(datetime.date(2019, 3, 21), 20)
</code>
Как мне декодировать это в JSON?
Код:
<code>
r = requests.get(url)
recv = r.content.decode('utf-8')
print(r.status_code)
print(recv)
print("Opened database successfully")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select.......")
record = cursor.fetchall()
for dat in record:
print(dat)
</code>
|
В данном вопросе на англоязычном SO представлены все более менее элегантные способы сериализации <code>
date</code> / <code>
datetime</code> в JSON.
Вот один из самых коротких вариантов:
<code>
In [89]: print(json.dumps(items, indent=2, default=str))
[
[
"2019-03-18",
20
],
[
"2019-03-19",
20
],
[
"2019-03-20",
20
],
[
"2019-03-21",
20
]
]
</code>
|
22,745 | Python как постоянно выводить текст/выполнять действия
Пусть мне необходимо, чтобы основная часть кода выполнялась постоянно
<code>
while 1==1:
print (int(input ('square: '))**2)
</code>
Но при этом код также выводил на экран текст/делал какое-то действие каждые 3 секунды
Как это осуществить?
Пример выводимого результата:
<code>
>>>square:2
>>>4
>>>square:
>>>do_something
>>>square:
>>>do_something #"do_something" должно выводиться каждые 3 секунды
>>>square:6
>>>36
>>>square:
>>>do_something
</code>
Заранее спасибо
|
Как я понял, вам необходимо параллельно при работе главной программы ещё что-то выводить. В таком случае решение:
<code>
from multiprocessing import Process
import time
def printer():
while True:
print("Working...")
time.sleep(3)
def main():
while True:
print (int(input ('square: '))**2)
if __name__ == "__main__":
subproc = Process(target=printer)
subproc.start()
main()
</code>
Обратите внимание, что для использования <code>
multiprocessing.Process</code> конструкция <code>
if __name__ == "__main__":</code> обязательна. Если же вам необходимо выводить значение какой-то переменной, которая меняется со временем в главной программе, то необходимо почитать обмен объектами между процессами.
|
22,746 | Целочисленное деление отрицательных целых чисел
Вопрос возник при решении задачи о палиндроме.
Вот решение
<code>
def palindrom(param):
# convert to str
word = str(param)
# in cycle char by char comparing from start and from end to middle of the word
return True if word[:len(word)//2] == word[:-len(word)//2-1:-1] else False
if palindrom(input("give me a word: ")):
print("Палиндром")
else:
print("Та ну не")
</code>
которое работает для слов четной длины, и не работает для слов с нечтным количеством символов.
Оказалось, что <code>
7//2==3</code>, а <code>
-7//2==-4</code>
то есть задачу то я решил:
<code>
return word[:len(word)//2] == word[:-(len(word)//2)-1:-1]
</code>
но почему так реализовано целочисленное деление?
Хотелось бы <code>
-7//2 ==-3</code>.
Какой тут глубинный смысл? А то ведь
<code>
7//2 + (- 7//2) == -1
7//2 - 7//2 == 0
</code>
P.S.: признателен gil9red за подсказки и краткое решение задачи о палиндроме в примечаниях ниже.
P.P.S.: что интересно, операции побитового двоичного сдвига тоже соблюдают данное правило:
<code>
7>>1 == 3
-7>>1 == -4
</code>
|
Дело в том, как определяется целочисленное деление.
Определение
Разделить целое число a на целое число b!=0 с остатком — это значит
найти такие два целых q и r, которые удовлетворяют следующим условиям:
1) a = b * q + r;
2) 0 <= r < |b|.
Тогда из определения будет:
<code>
-7 // 2 = -4
</code>
Объяснение:
При делении отрицательного числа на положительное, получится отрицательное число
Можно предположить, что правильный ответ <code>
-3</code>, но в этом случае умножив <code>
-3 * 2</code> мы получим <code>
-6</code>. Чтобы получить исходное <code>
-7</code> нужно к результату прибавить число <code>
-1</code>, но остаток не может быть отрицательным по определению(r>=0). По этому в данном случае остаток равен <code>
1</code> и частное равно <code>
-4</code>.
|
22,747 | Как использовать функцию, полученную из интеграла?
Вот код на питоне:
<code>
from sympy import *
x = Symbol('x')
integrate(cos(x), x)
</code>
Мы получаем sin(x). Можно ли использовать integrate(), как функцию f(x) и как это сделать?
<code>
F(x) = ∫f(x)dx</code> (в примере кода <code>
f(x) = cos(x)</code>), мне нужно использовать полученную функцию <code>
F(x)</code>, подставить вместо x число.
|
Пример:
<code>
f = integrate(cos(x), x)
res = f.subs(x, np.pi/2)
print(res)
# 1.00000000000000
</code>
еще примеры:
<code>
In [30]: f.evalf(subs={x:np.pi/2})
Out[30]: 1.00000000000000
</code>
<code>
In [36]: f2 = integrate('cos(x) ** 2', x)
In [37]: f2
Out[37]: x/2 + sin(x)*cos(x)/2
In [38]: f2.subs(x, 10)
Out[38]: sin(10)*cos(10)/2 + 5
In [39]: f2.subs(x, 10).evalf()
Out[39]: 5.22823631268191
In [40]: f2.evalf(subs={x:10})
Out[40]: 5.22823631268191
</code>
|
22,748 | 10 Internal server error
Решил вот создать бота для бесед ВК. Добавил его в одну беседу, начал пытаться через него начать что-то писать и тут ошибка:
<code>
Traceback (most recent call last):
File "bot.py", line 11, in <module>
msg(2000000000+50, 'проверка')
File "bot.py", line 9, in msg
vk.messages.send(peer_id=idd, random_id=0, message=text)
File "C:\Users\asus\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\vk_api\vk_api.py", line 671, in __call__
return self._vk.method(self._method, kwargs)
File "C:\Users\asus\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\vk_api\vk_api.py", line 636, in method
raise error
vk_api.exceptions.ApiError: [10] Internal server error
</code>
Вот кстати сам код:
<code>
import vk_api
token = 'СКРЫТО'
session = vk_api.VkApi(token=token)
vk = session.get_api()
def msg(idd, text):
vk.messages.send(peer_id=idd, random_id=0, message=text)
msg(2000000000+50, 'проверка')
</code>
Подскажите что не так
|
Вы пытаетесь отправить сообщение в несуществующий диалог. Такая проблема была здесь. Вы хотите писать в беседу под номером 50, но под номером 50 она находится у вас на странице, у бота у неё наверняка другой номер (догадываюсь, что 1). Плюсом в качестве <code>
random_id</code> можете передавать <code>
random.getrandbits(32)</code>. Лучше сразу использовать <code>
vk_api</code> в связке с Long Poll. Советую ознакомиться со следующими вопросами: VkBotLongPoll игнорирует сообщения из беседы Вк-бот отвечает в ЛС, но не отвечает в беседах, что делать? Получаю ошибку при попытке отправки сообщения в беседу через VK_API Python
|
22,750 | Python вывод текста, игнорируя регистр и заданные знаки
В книге "Укус Питона" есть задание:
Проверка, является ли текст палиндромом должна также игнорировать знаки пунктуации, пробелы и регистр букв. Например, «А роза упала на лапу Азора» также является палиндромом, но наша текущая программа так не считает. Попробуйте улучить её так, чтобы она распознала этот палиндром.
Вот код который распознает отдельные слова:
<code>
def reverse(text):
return text[::-1]
def palindrome(text):
return text == reverse(text)
something = input('Введите текст: ')
forbidden=('.','?','!',':',';','-','—',' ',)
if (palindrome(something)):
print('Yes this palindrome')
else:
print('this is not a palindrome')'
</code>
я написал кортеж с символами которые нужно исключить <code>
forbidden=('.','?','!',':',';','-','—',' ',)</code>
Но как сделать проверку этих символов с последующим их удалением из текста - не понимаю. Просмотрел еще раз предыдущие главы, ничего об этом не нашел. В сети есть решения, но они используют модуль <code>
re</code>, а так-как в книге о нем ничего не говорилось, я предполагаю, что есть другое решение, более очевидное. Подскажите, пожалуйста,что я упустил.
|
Решение:
<code>
# Для игнорирования регистра строка переводится в один регистр
# Например, нижний
something = something.lower()
# Если Вам необходимо удалить только символы, которые есть в forbidden
something = "".join(symbol for symbol in something if symbol not in forbidden)
# Если Вам необходимо оставить в тексте только буквы и цифры
something = "".join(symbol for symbol in something if symbol.isalnum())
</code>
|
22,751 | Как динамически создать переменную
Как динамически создать переменную, в названии которой может содержаться значение другой переменной?
Например, нужно создать переменную следующим образом (псевдокод):
<code>
Имя_%номер-пользователя% = значение
</code>
Как такое сделать?
|
Динамическое создание переменных сложно поддерживать. И это может быть не безопасно.
Вы можете использовать словари. Словари - это хранилища ключей и значений.
<code>
>>> dct = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
>>> dct
{'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}
>>> dct["y"]
</code>
Можно так же использовать имена ключей как переменные
<code>
>>> x = "spam"
>>> z = {x: "eggs"}
>>> z["spam"]
'eggs'
</code>
Для случаев, когда вы думаете о чем-то вроде
<code>
var1 = 'foo'
var2 = 'bar'
var3 = 'baz'
...
</code>
Список может быть более подходящим, чем словарь, особенно если вам нужна числовая нумерация. Список - упорядоченная последовательность объектов с целочисленными индексами:
<code>
l = ['foo', 'bar', 'baz']
print(l[1]) # prints bar, because indices start at 0
l.append('potatoes') # l is now ['foo', 'bar', 'baz', 'potatoes']
</code>
Списки могут быть более удобны, чем словари с целыми ключами. Например добавлять и удалять элементы так удобнее.
|
22,752 | Увеличение очков до следующего уровня
пишу мини игру на python, есть небольшая проблемка, не могу решить. У меня сейчас разница между всеми уровнями стоит 100 очков. Как сделать так, чтобы каждый раз при достижении уровня очки до след уровня увеличивались на 100 очков? Например 1ур - 100 очков, 2ой уровень - 200 очков, а уже до третьего уровня было 400 очков.
<code>
user_score = int(input('Enter your score: '))
level = 0
need_score = 100
while user_score > 0:
if user_score >= 100:
user_score -= need_score
level += 1
print('your level is: ', level)
if user_score < 100:
remain_score = need_score - user_score
print('to next level need: ', remain_score)
break
else:
level += 1
remain_score = need_score - user_score
print('your level is: ', level)
print('to next level need: ', remain_score)
break
</code>
|
Я бы вообще работал только с количеством очков пользователя, из которых можно и уровень вычислить и оставшееся очки до следующего уровня (то есть, очки пользователя просто накапливаются). Исходя из расчета, что между 0 и 1 уровнем - 100 очков, 1 и 2 - 200, 2 и 3 - 400 и т. д.:
<code>
import math
user_score = 561
def get_level(score):
level = int(math.log2(score//100))
next_level_points = (2**level*100)
points_left = 2**(level+1)*100 - score
return level, next_level_points, points_left
res = get_level(user_score)
print(f"User level:{res[0]}\nTotal points to gain next level:{res[1]}\nPoints left to next level:{res[2]}")
</code>
Получим:
<code>
User level:2
Total points to gain next level:400
Points left to next level:239
</code>
|
22,755 | Как в pandas преобразовать строки в столбцы (PIVOT) по заданным элементам?
При решении статистической задачки получаю таблицу CSV с примерно такими данными:
<code>
expr Therapy
100 A
98 B
87 C
97 D
102 C
96 B
92 D
88 A
</code>
Преобразовываю в dataframe, чтобы потом оттуда делать графики через matplotlib. Но перед этим мне надо посчитать статистические показатели для четырех выборок (A, B, C, D). Можно ли в pandas преобразовать исходную структуру таблицы и получить такую?
<code>
A B C D
100 98 87 97
88 96 102 92
</code>
Или проще сначала прочитать csv в переменную, сделать словарь, в нем посчитать все показатели (медиану, внутригрупповой квадрат и т.п.), а потом уже отправлять все в dataframe?
|
Попробуйте так:
<code>
In [7]: res = (df.assign(idx=df.groupby('Therapy').cumcount())
.pivot_table(index='idx', columns='Therapy',
values='expr', aggfunc='sum'))
In [8]: res
Out[8]:
Therapy A B C D
idx
0 100 98 87 97
1 88 96 102 92
</code>
Пошагово:
для того чтобы воспользоваться методом DataFrame.pivot_table() нам понадобятся значения, которые будут выступать в качестве индекса строк в результирующей выборке - создаем "на лету" новый столбец <code>
idx</code>:
<code>
In [10]: df.assign(idx=df.groupby('Therapy').cumcount())
Out[10]:
expr Therapy idx
0 100 A 0
1 98 B 0
2 87 C 0
3 97 D 0
4 102 C 1
5 96 B 1
6 92 D 1
7 88 A 1
</code>
теперь можно воспользоваться <code>
pivot_table()</code>:
<code>
In [11]: df.assign(idx=df.groupby('Therapy').cumcount()).pivot_table(index='idx', columns='Therapy', values='expr', aggfunc='sum')
Out[11]:
Therapy A B C D
idx
0 100 98 87 97
1 88 96 102 92
</code>
|
22,758 | (Python) Как создать переменную с именем из случайных символов?
Всем тепла! Помогите разобраться неопытному новичку!!!
Есть вот такая "программа"...
<code>
p = int (input ('Введите целое, четное число: '))
player_list = [random.choices(string.ascii_uppercase) for i in range(p)]
class_list = [1, 2, 3, 4]
tmp_var_class = random.choices(class_list)
</code>
Из списка player_list я получаю рандомную букву;
Из списка temp_class_list рандомную цифру;
Как мне их конкатенировать и инициализировать из полученных данных переменную (только давайте без print, мне нужна вот прям переменная как объект О_о)) ), а затем сделать ее наследником класса?
И
как сделать так, что бы если пользователь водит большое число, буквы в player_list не повторялись, а к ним конкатенировались например другие буквы в lowercase?
В словарь все это дело закинуть не получится т.к. не хэшируемые данные Питон не дает засунуть в словарь... Я так понимаю что для конкатенации "for" мне в помощь, но что-то я не пойму как потом инициализировать переменную...
Составил все как Вы написали:
<code>
for _ in range(p):
player_list = random.sample(string.ascii_uppercase, p)
class_list = [1, 2, 3, 4]
tmp_var_class = random.choice(class_list)
var_name = ''.join(player_list).capitalize()
globals()[var_name] = tmp_var_class
print ([var_name])
</code>
вывод print = ['Xznqyd']
Я 100% что-то очень очевидное проморгал(
|
Кажется, я понял, что вы имеете в виду.
Чтобы создать переменную со случайно сгенерированным именем, можно использовать <code>
globals()</code> или <code>
locals()</code>. Это специальные функции, которые дадут вам специальный словарь со всеми переменными в глобальной или локальной области видимости:
<code>
import random, string
p = int (input ('Введите целое, четное число: '))
player_list = random.sample(string.ascii_uppercase, p)
class_list = [1, 2, 3, 4]
tmp_var_class = random.choice(class_list)
var_name = ''.join(player_list).capitalize()
globals()[var_name] = tmp_var_class
</code>
Но на самом деле, почти всегда генерировать имя переменной на ходу - не очень хорошая идея. Лучше создать один словарь и складывать значения в него.
Судя по тому, что вы пишите в вопросе, вы пробовали это сделать, но <code>
player_list</code> - список, и использовать его в качестве ключа словаря нельзя.
Чтобы из списка символов получить строку, нужно использовать строковой метод <code>
.join</code> - посмотрите, как в коде выше я создал с помощью него переменную <code>
var_name</code>. В этой переменной уже полноценная строка, сконкатенированная из списка символов, и её можно использовать в качестве ключа словаря.
UPD: Чтобы создать несколько переменных, делайте так:
<code>
import random, string
p = int (input ('Введите целое, четное число: '))
for _ in range(p):
player_list = random.sample(string.ascii_uppercase, p)
class_list = [1, 2, 3, 4]
tmp_var_class = random.choice(class_list)
var_name = ''.join(player_list).capitalize()
globals()[var_name] = tmp_var_class
# Но лучше вместо globals() использовать просто словарь
</code>
|
22,759 | MySQL NULL ошибка запроса SELECT
Всем привет, пишу парсер расписания.
Бывают ситуации когда нету у занятия учителя. Это например дисциплины - Физическая культура и иностранный язык. Потому что люди в разные секции ходят и разные группы посещают, поэтому в источнике для группы у таких занятий нету учителя.
База данных представляет собой 8 различных таблиц и 1 таблица, в которой указаны Id на записи в тех таблицах. Все со связью Один-ко-многим.
Имеется метод, который получает id преподавателя
<code>
def get_teacher_id(teacher):
sql = "SELECT id from teacher where name = %s"
data = (teacher,)
rows = select_database(sql, data)
print("Опа ", rows, teacher)
if len(rows) == 1:
return rows[0][0]
else:
sql = "INSERT INTO teacher(name) VALUES (%s)"
return insert_database(sql, data)
</code>
Если количество возвращаемых записей равна 1, значит запись уже есть, поэтому мы вернем id, иначе добавим запись и вернем lastrowid.
Сейчас посмотрел полученную после парсинга таблиц, и получилось так, что имеется большое количество записей с NULL (а должно быть 1, это же как бы 1 преподаватель).
Сначала не понял почему так происходит, но потом выполнил запрос к таблице где куча NULL
<code>
SELECT
`id`
FROM `teacher`
WHERE name = NULL;
</code>
И он вернул 0 записей, поэтому все добавляются все новые и новые записи, хотя могла быть 1.
Как можно это исправить?
|
Любая операция с NULL, кроме <code>
<=></code> дает опять же NULL, так что NULL=NULL дает ложь (так же как и NULL!=NULL).
Если значение подставляемое в точку %s действительно NULL, то воспользуйтесь "NULL безопасным сравнением" (<code>
<=></code>) вместо <code>
=</code>. А если это пустая строка то напишите для нее отдельное условие вида <code>
name=%s OR (%s='' AND name is NULL)</code>
Все операторы сравнения MySQL
|
22,762 | Не удаляется добавляемый виджет Entry в Tkinter
Как сделать так, чтобы удалялись добавляемые Entry, а не уже имеющийся?
<code>
from tkinter import *
root=Tk()
root.title("Нумерация")
def addFlat():
kom_kv1=Entry(root)
kom_kv1.grid()
def deleteFlat():
kom_kv1.grid_forget()
kom_kv1=Entry(root)
kom_kv1.grid()
plus=Button(root,text='Добавить квартиру', command=addFlat)
plus.grid()
plus2=Button(root,text='Удалить квартиру', command=deleteFlat)
plus2.grid()
root.mainloop()
</code>
|
Запись в переменную <code>
kom_kv1</code> внутри функции создает новую локальную переменную и не меняет значение глобальной переменной с именем <code>
kom_kv1</code> снаружи функции. Если нужно записать из функции в глобальную переменную, нужно явно указать, что вы хотите использовать глобальную переменную:
<code>
def addFlat():
global kom_kv1
kom_kv1=Entry(root)
kom_kv1.grid()
</code>
Если нужна возможность последовательно удалять добавленные элементы, нужно помнить их все, а не только один. И еще нужно договориться, удаляем начиная с самого старого или с самого нового (FIFO или LIFO).
Допустим это будет FIFO (т.е. очередь - первый добавленный будет удален первым). В качестве хранилища используем обычный список.
<code>
from tkinter import *
root=Tk()
root.title("Нумерация")
flats = []
counter = 1
def addFlat():
global counter
kom_kv = Entry(root)
kom_kv.grid()
# Для наглядности в текстовое поле записываем его номер по порядку:
kom_kv.insert(0, str(counter))
counter += 1
flats.append(kom_kv)
def deleteFlat():
if flats: # Если список не пустой
# Достаем из начала списка один элемент, и сразу удаляем из окна
flats.pop(0).grid_forget()
# Если нужно удалять начиная с последнего добавленного, то меняем на такую строку:
# flats.pop().grid_forget()
plus=Button(root,text='Добавить квартиру', command=addFlat)
plus.grid()
plus2=Button(root,text='Удалить квартиру', command=deleteFlat)
plus2.grid()
root.mainloop()
</code>
Кстати, для удаления лучше использовать не <code>
grid_forget</code>, а <code>
destroy</code>, иначе все "удаленные" элементы управления так и будут висеть в памяти, хотя на экране отображаться не будут. <code>
grid_forget</code> нужен для временного скрытия элемента, чтобы его потом можно было снова отобразить при помощи метода <code>
grid</code>.
|
22,764 | Не изменяется переменная цикла
У меня есть тип данных list. Например, <code>
list_example=[1,2,3,4]</code>
Я хочу удалить всё его содержимое, используя цикл for
Код, который я написал:
<code>
list_example=[1,2,3,4]
for i in range(0,len(list_example)):
del list_example[i]
i-=1
</code>
Но проблема в том, что переменная 'i' похоже не может быть изменена в данном цикле...
|
Изменения переменной <code>
i</code> внутри цикла не имеют никакого смысла, так как на следующей итерации в качестве <code>
i</code> будет взят очередной элемент, полученный из <code>
range</code>.
Поэтому не важно, уменьшаете ли вы в конце каждой итерации <code>
i</code> на единицу, обнуляете ли вы её, или вообще уменьшаете на миллион. Всё равно в начале итерации <code>
i</code> будет принимать очередное значение из ряда <code>
0, 1, 2, 3</code>.
|
22,765 | Как обратиться к функции из другого класса?
<code>
class Main(tk.Frame):
def __init__(self, root):
super().__init__(root)
self.init_main()
def update(self):
conn, cursor = BD().connect()
cursor.execute('SELECT * FROM albums')
for row in cursor.fetchall():
self.tree.insert('', tk.END, values=row)
conn.commit()
conn.close()
self.tree.pack()
class Child(tk.Toplevel):
def __init__(self):
super().__init__(root)
self.init_child()
def validation_of_entered_data(self, entry_description, combobox, entry_money):
BD().add_item(description, combobox, entry_money)
Main().update()
</code>
Нужно выполнить функцию обновления из другого класса, я попытался это сделать так
<code>
Main().update()
</code>
Но возникла ошибка, я так понимаю, нужно передать какой-то аргумент, но какой - не знаю. Подскажите , что мне нужно сделать, что бы исправить ошибку?
|
У вас <code>
update</code> - это не метод класса, а метод экземпляра. Соответственно, нельзя вызвать его просто у класса, сначала нужно создать (или взять уже существующий) экземпляр класса <code>
Main</code>.
Из описания метода <code>
__init__</code> класса <code>
Main</code> очевидно, что для его создания необходимо передать аргумент <code>
root</code>.
|
22,766 | Получить всё что находится между двумя строками на python
Есть такой текст:
<code>
Start
Line 1
Line 2
Line 3
Line 4
Line 5
...
Line N
End
</code>
Вопрос: Как мне получить всё что между "Start" и "End", с учетом что между ними может быть абсолютно любой текст, с разными отступами.
|
<code>
text = "Start\nLine 1\nLine 2\nLine 3\nLine 4\nLine 5\n...\nLine N\nEnd"
start = 'Start'
end = 'End'
pattern = text[text.find(start)+len(start):text.rfind(end)]
</code>
|
22,768 | Получить/назначить ID для компонента tkinter
Только начал изучать tkinter для питона. Сам перехожу с фреймворков Js. Так вот вопрос, можно ли в назначить ID компоненту и в дальнейшем его вызвать.
<code>
# main.py
from gui import *
def main():
tk = Tk()
tk.geometry("800x450+500+300")
tk.resizable(False, False)
app = Engine(tk)
tk.mainloop()
if __name__ == '__main__':
main()
# gui.py
from tkinter import *
from tkinter import filedialog, messagebox
class Engine(Frame):
def __init__(self, parent):
Frame.__init__(self, parent)
self.parent = parent
self.initUI()
def initUI(self):
self.parent.title("Simple")
self.place(x=0, y=0, width=800, height=450)
btn_open_file = Button(self, # родительское окно
text="Open File", # надпись на кнопке
width=20, height=2, # ширина и высота
bg="white", fg="black") # цвет фона и надписи
btn_open_file.bind("<Button>", self.OpenFile) # при нажатии ЛКМ на кнопку вызывается функция OpenFile
text_box = Text()
# placing
text_box.place(x=20, y=10, height=400, width=600)
btn_open_file.place(x=630, y=10)
def OpenFile(self, _pass_this_):
file_diag = filedialog
file_path = file_diag.askopenfilename()
# print(file_path) =>>>>>>> text_box.insert(file_path)
</code>
В данном случае я хочу, в функции OpenFile записать file_path в виджет text_box, но не понимаю, как вызвать text_box в области видимости OpenFile
пробовал данный вариант.
<code>
btn_open_file = Button(...code..., name="MyTag")
catch_id = self.nametowidget(".MyTag")
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python\Python37-32\lib\tkinter\__init__.py", line 1705, in __call__
return self.func(*args)
File "C:\Users\dev\PycharmProjects\test\gui.py", line 80, in SaveFile
w = self.nametowidget(".da")
File "C:\Python\Python37-32\lib\tkinter\__init__.py", line 1353, in nametowidget
w = w.children[n]
KeyError: 'MyTag'
</code>
|
Минимальный пример:
<code>
from tkinter import *
root = Tk()
b = Button(root, name='b1')
print(repr(b)) # Выводит <tkinter.Button object .b1> - т.е. имя фактически .b1
print(repr(root.nametowidget('.b1'))) # Выводит <tkinter.Button object .b1>
</code>
Т.е. с помощью <code>
root.nametowidget('.b1')</code> получили объект по его текстовому имени.
|
22,769 | Куда пропадает list при вызове на нем метода append() в Python?
Почему встроенная функция <code>
list()</code> не возвращает объект типа <code>
<class 'list'></code> если сразу на возвращаемом объекте применить метод <code>
append()</code>? P.S. Python 3.7.2
Пример:
<code>
s = 'mystr'
l = list().append(s)
</code>
Компилятор и runtime не выдаст никаких ошибок, но при этом метод <code>
append()</code> ничего не зааппендит, а <code>
print(l)</code> выведет <code>
None</code>. Т.е. Значение <code>
l</code> будет типа <code>
<class 'NoneType'></code>.
Но, если посмотреть, то встроенная функция <code>
list()</code> без параметров возвращает тип <code>
<class 'list'></code> к которому нет причин не применить встроенный метод <code>
append()</code>.
Куда пропадает <code>
list</code>?
|
Возвращаемым значением выражения <code>
list().append(s)</code> является то значение, которое возвращает метод <code>
append</code>. А этот метод не возвращает список.
Поэтому ссылка на созданный в этом выражении список не будет сохранена ни в одной переменной.
|
22,771 | Как найти числа из строки заданного шаблона?
Необходимо извлечь из строки вида
<code>
Memory Working Set Current = X Mb, Memory Working Set Peak = X Mb
</code>
извлечь числа X. Ограничений на числа X не прописано, но делаю предположение, что это число float (тонкий момент, что я не учитываю int, но он не является предметом вопроса, поэтому опустим этот момент).
Как это сделать?
Я написал следующее:
<code>
def MFSP(input_string):
if input_string.startswith("Memory Working Set Current = "):
return float(re.findall(r'[\d]+[\.][\d]*', input_string)[1])
else:
return -1
</code>
Человек, которому я сдаю код сказал, что поиск по строке является хрупким решением.
Вот иной вариант (но его я даже показывать боюсь):
<code>
input_string = "Memory Working Set Current = X Mb, Memory Working Set Peak = X Mb"
tmpString_ = re.split(r',', input_string)
if len(tmpString_) != 2:
print("ERROR")
tmpString_[0] = re.split(r" ", tmpString_[0])
tmpString_[1] = re.split(r" ", tmpString_[1])
print(tmpString_)
if tmpString_[0][0] != "Memory":
print("ERROR")
if tmpString_[0][1] != "Working":
print("ERROR")
if tmpString_[0][2] != "Set":
print("ERROR")
if tmpString_[0][3] != "Current":
print("ERROR")
if tmpString_[0][4] != "=":
print("ERROR")
if tmpString_[0][5+1] != "Mb":
print("ERROR")
if tmpString_[1][0] != "":
print("ERROR")
if tmpString_[1][1] != "Memory":
print("ERROR")
if tmpString_[1][2] != "Working":
print("ERROR")
if tmpString_[1][3] != "Set":
print("ERROR")
if tmpString_[1][4] != "Peak":
print("ERROR")
if tmpString_[1][7] != "Mb":
print("ERROR")
if tmpString_[1][7-1].isdigit() == True:
print(float(tmpString_[1][7-1]))
else:
print("ERROR")
</code>
Как решить эту задачу лаконично и надёжно?
|
Решение с RegEX:
<code>
pat = re.compile(r'Memory Working Set\s+(?:Current|Peak)\s+=\s+([0-9]*\.[0-9]+|[0-9]+)\s+Mb')
</code>
тесты:
<code>
In [24]: pat.findall('Memory Working Set Current = 123 Mb, Memory Working Set Peak = 234.56 Mb')
Out[24]: ['123', '234.56']
In [25]: pat.findall('Memory Working Set Current = 0.123 Mb, Memory Working Set Peak = 5 Mb')
Out[25]: ['0.123', '5']
</code>
|
22,773 | Как в python строку из символов с процентами раскодировать в русские буквы?
Работаю с модулем <code>
socket</code>, получаю данные из формы POST запросом. Некоторые данные в форме- русский текст и приходят они в виде такой строки <code>
%D1%81%D1%82%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%84%D0%BB%D0%BE%D1%83</code>.
Есть ли какая-нибудь библиотека/модуль/пакет/метод, чтобы преобразовать эту строку в нормальную?
|
Можно использовать либо unquote, либо unquote_plus ("+" преобразует в пробелы)
<code>
from urllib.parse import unquote_plus
src = "%D1%81%D1%82%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%84%D0%BB%D0%BE%D1%83"
res = urllib.parse.unquote_plus(src, encoding="utf-8")
print(res)
</code>
стэковерфлоу
|
22,774 | Использование переменной в регулярном выражении Python
Салют!
Помогите пожалуйста решить казалось бы тривиальную, но за неимением опыта в
программировании,абсолютно непосильную мне задачку :)
<code>
mt=re.findall(r'\'"variable"\s\'')
</code>
Вместо "variable" должна быть переменная,в которую будут подставятся разные строки,
а как это преподнести правильно не знаю.
|
Если коротко, то...
Если в переменной содержатся шаблоны регулярного выражения:
<code>
reg_exp = r"'{}\s'".format(variable)
reg_exp = fr"'{variable}\s'"
</code>
Если текст переменной содержит буквальный текст:
<code>
reg_exp = r"'{}\s'".format(re.escape(variable))
reg_exp = fr"'{re.escape(variable)}\s'"
</code>
Регулярные выражения в Python задаются с помощью строковых литералов, поэтому проблема использования переменной в регулярном выражении в Python сводится к проблеме использования переменных в строковом литерале.
Способы добавления переменной в строку
Существует множество способов:
Конкатенация строк (предложена Эникейщиком): <code>
reg_exp = r"'" + variable + r"\s'"</code>
Оператор форматирования строк <code>
%s</code>: <code>
reg_exp = r"'%s\s'" % variable</code>
Метод <code>
str.format</code>: <code>
reg_exp = r"'{}\s'".format(variable)</code> или <code>
reg_exp = r"'{x}\s'".format(x=variable)</code>
Интерполяция строк (доступна с Python 3.6): <code>
reg_exp = rf"'{variable}\s'"</code>
См. демо онлайн (Python 3.7.3).
Что выбрать?
Интерполяция появилась относительно недавно, она доступна только в Python начиная с версии 3.5. Она удобна, так как переменные вставляются в строковой литерал как есть в фигурных скобках. Однако надо помнить, что двойные фигурные скобки задают буквальные фигурные скобки, <code>
f"{{"</code> = <code>
{</code>, а <code>
f"}}"</code> = <code>
}</code>.
Метод <code>
str.format</code> очень похож на интерполяцию. Задав один аргумент, его можно повторять сколько угодно раз с помощью <code>
{x}</code>, где <code>
x</code> — порядковый номер аргумента. <code>
r"'{0}':\s+'{0}'".format(variable)</code> объявляет выражение <code>
'abc':\s+'abc'</code>. Именные аргументы упрощают (иногда и сокращают) использование переменных в строке. <code>
r"'{x}':\s+'{x}'".format(x=variable)</code> в результате даст то же выражение, что и в предыдущем примере. При задании нескольких аргументов, которые используются лишь один раз в строке, можно использовать <code>
{}</code> без указания индекса: <code>
another="def";print(r"'{}':\s+'{}'".format(variable,another))</code> даст выражение <code>
'abc':\s+'def'</code>.
При конкатенации строк нет проблем с "экранированием" символов фигурных скобок (см. следующий абзац), но конструкция получается менее удобной для чтения и есть риск "забыть" какой-нибудь префикс (например, <code>
r</code>).
Интерполяция и фигурные скобки
Будьте осторожны с фигурными скобками при интерполяции: двойные фигурные скобки задают буквальные символы <code>
{</code> и <code>
}</code>, что бывает очень важно при использовании интервальных квантификаторов:
<code>
# Интерполяция и фигурные скобки
print(f"{variable}")
# => abc
print(f"{{variable}}")
# => {variable}
print(f"{{{variable}}}")
# => {abc}
</code>
То же относится и к методу <code>
str.format</code>:
<code>
print("{{}}".format(variable))
# => {}
</code>
Специальные символы в переменной
Если текст переменной может содержать специальные метасимволы регулярных выражений (например <code>
(</code>, <code>
)</code>, <code>
[</code>, <code>
+</code>, <code>
*</code> и т.д.), рекомендуется использовать метод <code>
re.escape</code>:
<code>
reg_exp = r"'{}\s'".format(re.escape(variable))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
</code>
|
22,775 | Автоматизация добавления вложенных словарей в словарь
Подскажите пожалуйста, как работает добавление в словари?
Например, есть пустой словарь:
<code>
b = {}
</code>
Я хочу добавить,
<code>
b['id']['type'] = 5
</code>
Получаю ошибку:
<code>
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#18>", line 1, in <module>
b['id']['type'] = 5
KeyError: 'id'
</code>
Может есть какой-то другой способ записи, кроме:
<code>
b['id'] = {'type': 5}
</code>
|
Для создания новых значений с глубокой степенью вложенности можно воспользоваться модулем dpath:
<code>
import dpath # pip install dpath
b = {}
dpath.util.new(b, '/id/type', 5)
</code>
результат:
<code>
In [79]: b
Out[79]: {'id': {'type': 5}}
</code>
добавляем еще один вложенный словарь:
<code>
dpath.util.new(b, '/id/sub1/sub2/sub3/val', [1,2,3])
</code>
результат:
<code>
In [81]: b
Out[81]: {'id': {'type': 5, 'sub1': {'sub2': {'sub3': {'val': [1, 2, 3]}}}}}
</code>
|
22,777 | Python Kivy не получается достучаться до переменной
Пытаюсь через функцию num_plus достучаться до переменной num, чтобы при каждом нажатии кнопки, он увеличивал значение на единицу, но, к сожалению, каждый раз при нажатии показывает, что он равен 0. Вот main.py:
<code>
from kivy.app import App
from kivy.lang import Builder
from kivy.uix.label import Label
from kivy.uix.button import Button
from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout
from kivy.uix.screenmanager import Screen
class MyW(BoxLayout):
num = 0
def __init__(self, **kwargs):
super(MyW, self).__init__(**kwargs)
s = Screen(name="Hello1")
s.add_widget(Label(text="page1"))
self.ids.sm.add_widget(s)
s = Screen(name="Hello2")
s.add_widget(Label(text="page2"))
self.ids.sm.add_widget(s)
def num_plus(self, number):
number = number + 1
class e1App(App):
def build(self):
return MyW()
if __name__ == '__main__':
e1App().run()
</code>
А это e1.kv:
<code>
<MyW>:
orientation: 'vertical'
BoxLayout:
size_hint_y: None
height: 30
id: buttons
ScreenManager:
id: sm
Button:
on_press: root.ids.sm.current = 'Hello1'; root.num_plus(root.num); print(root.num)
Button:
on_press: root.ids.sm.current = 'Hello2'; root.num_plus(root.num); print(root.num)
</code>
|
Не знаю есть ли для Kivy какие-то премудрости для работы с переменными, но код:
<code>
def num_plus(self, number):
number = number + 1
</code>
Чисто питоничьи не будет работать как вы хотите, т.к. внутри функции вы просто создадите новую локальную переменную <code>
number</code> и ей присвоите значение предыдущего <code>
number</code> + 1.
Кст, странно выглядит у вас код с <code>
root.num_plus(root.num);</code> -- зачем передавать поле объекта в его же метод? Давайте код упростим и заодно решим проблему.
Попробуйте сделать так:
Вместо:
<code>
def num_plus(self, number):
number = number + 1
</code>
будет работа с самим полем <code>
num</code>:
<code>
def num_plus(self):
self.num += 1
</code>
И в <code>
on_press</code> вызов <code>
num_plus</code> станет таким:
<code>
root.num_plus();
</code>
|
22,778 | Как параллельно выводить значок загрузки и выполнять действия с бд?
Я начинающий в веб разработке, у меня есть сервер на flask, который хостится на pythonanywhere. Я поднял MySQL server, настроил её работу с flask, но есть такая проблема: мне надо, что бы при переходе на вкладку шла загрузка, и параллельно записывались данные в бд, как это можно реализовать?
|
Flaks - это web-фреймворк. Начинающему разработчику важно понимать два важных факта о web-разработке:
Любое web-приложение на самом деле состоит из двух приложений, написанных на разных языках, работающих на разных машинах и в разное время - фронтенда и бэкенда1.
Фронтенд и бэкенд обмениваются данными по протоколу HTTP, а это протокол без состояния2, работающий в режиме запрос-ответ. Это значит, что у фронта и бэка нет постоянной связи. В тот момент, когда вы видите в браузере страницу, код сгенерировавший её на сервере давно завершился.
Из этих двух факторов вырастает множество отличий в разработке web-приложений от любой другой разработки. Например, длительные задачи не должны выполняться в обработчиках запроса3, а логика взаимодействия с пользователем не должна предполагать ожидания чего-либо.
Конечно, есть способы сглаживающие эти особенности - AJAX, SSE, Websockets и прочее. Например вэбсокеты позволяют фронту и бэку обмениваться данными в режиме реального времени. Они хорошо подойдут для вашей задачи. Вот только Flask не подходит для вэбсокетов, для них нужен какой-нибудь асинхронный фреймворк4.
Иногда фронтенд - это полноценное приложение с логикой, а иногда редуцированное до примитивного html-интерфейса.
Ну, в изначальной основе. Есть костылики, исправляющие это неудобство - Cookie. Но всё равно про это ограничение важно знать и важно его учитывать, чтобы делать хорошие web-приложения.
Их стоит перекладывать на фоновые сервисы, типа Celery.
Например aiohttp.
|
22,779 | Анализ сложного txt файла на языке Python
Существует файл для анализа который нужно конвертировать в csv для дальнейшей работы.
<code>
--------------------------------------------------------------------
Obs ID: 1 Obs Type: 2 Satellite ID: 15
Latitude: 20.7500 Longitude: 124.5500 Elevation: 0.0
Surface Type: 1 Sat View Angle: 52.8000 Solar Zen Ang: 51.8000
Brightness Temperatures:
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 192.29 256.61 266.36 252.85
232.14 220.83 210.75 206.92 215.78
-9999.00 236.17 245.84 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
Number of Channels Used = 11
Channel Background Observed Retrieved
22 173.371 192.290 192.044
23 244.444 256.610 257.050
24 260.909 266.360 266.592
25 248.754 252.850 252.235
26 233.249 232.140 232.383
27 225.073 220.830 220.043
28 220.637 210.750 212.271
29 220.699 206.920 210.254
30 225.226 215.780 217.249
32 243.505 236.170 237.239
33 255.710 245.840 247.568
Retrieval Background
Pressure (Pa) T (K) q (ppmv) Ozone T (K) q (ppmv) Ozone
101325. 298.686 0.2324E+05 0.3016E-01 294.210 0.1877E+05 0.3016E-01
100543. 298.024 0.2315E+05 0.3037E-01 293.907 0.1841E+05 0.3037E-01
98588. 297.515 0.2113E+05 0.3090E-01 293.136 0.1751E+05 0.3090E-01
95744. 295.335 0.1864E+05 0.3170E-01 291.987 0.1621E+05 0.3170E-01
92246. 293.676 0.1643E+05 0.3274E-01 290.545 0.1465E+05 0.3274E-01
88280. 292.650 0.1426E+05 0.3397E-01 288.909 0.1299E+05 0.3397E-01
83995. 291.770 0.1209E+05 0.3541E-01 287.073 0.1126E+05 0.3541E-01
79509. 290.281 0.9867E+04 0.3726E-01 284.817 0.9380E+04 0.3726E-01
74912. 287.965 0.7671E+04 0.3973E-01 281.939 0.7414E+04 0.3973E-01
70273. 285.443 0.5858E+04 0.4271E-01 278.681 0.5757E+04 0.4271E-01
65643. 282.963 0.4532E+04 0.4599E-01 275.334 0.4513E+04 0.4599E-01
61060. 280.394 0.3368E+04 0.4967E-01 271.845 0.3384E+04 0.4967E-01
56554. 277.741 0.2408E+04 0.5391E-01 268.172 0.2415E+04 0.5391E-01
52146. 275.086 0.1821E+04 0.5890E-01 264.389 0.1822E+04 0.5890E-01
47854. 272.086 0.1436E+04 0.6566E-01 260.364 0.1439E+04 0.6566E-01
43695. 268.148 0.1106E+04 0.7502E-01 255.938 0.1105E+04 0.7502E-01
39681. 262.871 0.8180E+03 0.8441E-01 251.280 0.8060E+03 0.8441E-01
35828. 256.191 0.5761E+03 0.9632E-01 246.411 0.5696E+03 0.9632E-01
32150. 247.563 0.3981E+03 0.1121E+00 241.346 0.4033E+03 0.1121E+00
28660. 237.682 0.2671E+03 0.1265E+00 236.187 0.2713E+03 0.1265E+00
25371. 227.632 0.1295E+03 0.1632E+00 230.684 0.1305E+03 0.1632E+00
22294. 219.786 0.4973E+02 0.2049E+00 225.186 0.5026E+02 0.2049E+00
19436. 213.128 0.1496E+02 0.2509E+00 218.768 0.1510E+02 0.2509E+00
16795. 209.215 0.6121E+01 0.3555E+00 215.204 0.6136E+01 0.3555E+00
14384. 208.600 0.4269E+01 0.4708E+00 215.839 0.4273E+01 0.4708E+00
12204. 206.559 0.3254E+01 0.5346E+00 215.683 0.3256E+01 0.5346E+00
10205. 203.735 0.3268E+01 0.6454E+00 215.618 0.3268E+01 0.6454E+00
8518. 202.842 0.3151E+01 0.8814E+00 216.410 0.3151E+01 0.8814E+00
6997. 203.789 0.3197E+01 0.1477E+01 217.850 0.3197E+01 0.1477E+01
5673. 205.891 0.3345E+01 0.2127E+01 219.586 0.3345E+01 0.2127E+01
4529. 208.559 0.3556E+01 0.2778E+01 221.315 0.3556E+01 0.2778E+01
3551. 213.389 0.3914E+01 0.3599E+01 223.209 0.3914E+01 0.3599E+01
2726. 220.755 0.4219E+01 0.4880E+01 225.229 0.4219E+01 0.4880E+01
2040. 227.335 0.4417E+01 0.5843E+01 227.716 0.4417E+01 0.5843E+01
1481. 230.944 0.4622E+01 0.6661E+01 231.953 0.4622E+01 0.6661E+01
1037. 232.515 0.4813E+01 0.7761E+01 237.296 0.4813E+01 0.7761E+01
695. 235.741 0.4936E+01 0.8816E+01 244.054 0.4936E+01 0.8816E+01
441. 240.478 0.5009E+01 0.8578E+01 252.245 0.5009E+01 0.8578E+01
261. 252.456 0.5248E+01 0.6310E+01 262.152 0.5248E+01 0.6310E+01
142. 268.470 0.5492E+01 0.3771E+01 273.944 0.5492E+01 0.3771E+01
69. 267.570 0.5443E+01 0.2200E+01 273.136 0.5443E+01 0.2200E+01
29. 252.797 0.5046E+01 0.1346E+01 258.509 0.5046E+01 0.1346E+01
10. 229.654 0.4082E+01 0.6941E+00 230.264 0.4082E+01 0.6941E+00
Surface Temperature (K): 296.249 294.210
Surface Humidity (ppmv): 149826.209 18771.500
Skin Temperature (K): 296.738 294.210
Surface Pressure (Pa): 101325. 101325.
No. of Iterations: 4
Normalised Cost Function: 28.617 Normalised Gradient: 0.007
--------------------------------------------------------------
Obs ID: 2 Obs Type: 2 Satellite ID: 15
Latitude: 20.7500 Longitude: 126.8000 Elevation: 0.0
Surface Type: 1 Sat View Angle: 44.3000 Solar Zen Ang: 53.6000
Brightness Temperatures:
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 188.75 252.65 267.39 256.10
235.62 223.73 212.71 206.01 214.28
-9999.00 233.71 244.91 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
Number of Channels Used = 11
Channel Background Observed Retrieved
22 171.377 188.750 189.009
23 239.373 252.650 252.695
24 261.765 267.390 267.631
25 251.970 256.100 255.523
26 236.281 235.620 235.978
27 227.105 223.730 222.908
28 221.555 212.710 213.902
29 220.202 206.010 209.821
30 224.417 214.280 215.978
32 242.015 233.710 235.372
33 254.149 244.910 246.320
Retrieval Background
Pressure (Pa) T (K) q (ppmv) Ozone T (K) q (ppmv) Ozone
101325. 298.567 0.2335E+05 0.3016E-01 294.210 0.1877E+05 0.3016E-01
100543. 297.962 0.2319E+05 0.3037E-01 293.907 0.1841E+05 0.3037E-01
98588. 297.581 0.2090E+05 0.3090E-01 293.136 0.1751E+05 0.3090E-01
95744. 295.570 0.1817E+05 0.3170E-01 291.987 0.1621E+05 0.3170E-01
92246. 293.965 0.1582E+05 0.3274E-01 290.545 0.1465E+05 0.3274E-01
88280. 292.888 0.1363E+05 0.3397E-01 288.909 0.1299E+05 0.3397E-01
83995. 291.932 0.1156E+05 0.3541E-01 287.073 0.1126E+05 0.3541E-01
79509. 290.374 0.9471E+04 0.3726E-01 284.817 0.9380E+04 0.3726E-01
74912. 287.979 0.7422E+04 0.3973E-01 281.939 0.7414E+04 0.3973E-01
70273. 285.353 0.5714E+04 0.4271E-01 278.681 0.5757E+04 0.4271E-01
65643. 282.756 0.4453E+04 0.4599E-01 275.334 0.4513E+04 0.4599E-01
61060. 280.042 0.3332E+04 0.4967E-01 271.845 0.3384E+04 0.4967E-01
56554. 277.189 0.2399E+04 0.5391E-01 268.172 0.2415E+04 0.5391E-01
52146. 274.300 0.1824E+04 0.5890E-01 264.389 0.1822E+04 0.5890E-01
47854. 271.013 0.1442E+04 0.6566E-01 260.364 0.1439E+04 0.6566E-01
43695. 266.805 0.1114E+04 0.7502E-01 255.938 0.1105E+04 0.7502E-01
39681. 261.330 0.8274E+03 0.8441E-01 251.280 0.8060E+03 0.8441E-01
35828. 254.557 0.5835E+03 0.9632E-01 246.411 0.5696E+03 0.9632E-01
32150. 246.118 0.4021E+03 0.1121E+00 241.346 0.4033E+03 0.1121E+00
28660. 236.643 0.2688E+03 0.1265E+00 236.187 0.2713E+03 0.1265E+00
25371. 227.128 0.1296E+03 0.1632E+00 230.684 0.1305E+03 0.1632E+00
22294. 219.756 0.4966E+02 0.2049E+00 225.186 0.5026E+02 0.2049E+00
19436. 213.293 0.1504E+02 0.2509E+00 218.768 0.1510E+02 0.2509E+00
16795. 209.366 0.6097E+01 0.3555E+00 215.204 0.6136E+01 0.3555E+00
14384. 208.671 0.4285E+01 0.4708E+00 215.839 0.4273E+01 0.4708E+00
12204. 206.548 0.3248E+01 0.5346E+00 215.683 0.3256E+01 0.5346E+00
10205. 203.687 0.3268E+01 0.6454E+00 215.618 0.3268E+01 0.6454E+00
8518. 202.887 0.3151E+01 0.8814E+00 216.410 0.3151E+01 0.8814E+00
6997. 203.997 0.3197E+01 0.1477E+01 217.850 0.3197E+01 0.1477E+01
5673. 206.257 0.3345E+01 0.2127E+01 219.586 0.3345E+01 0.2127E+01
4529. 209.014 0.3556E+01 0.2778E+01 221.315 0.3556E+01 0.2778E+01
3551. 213.848 0.3914E+01 0.3599E+01 223.209 0.3914E+01 0.3599E+01
2726. 221.025 0.4219E+01 0.4880E+01 225.229 0.4219E+01 0.4880E+01
2040. 226.951 0.4417E+01 0.5843E+01 227.716 0.4417E+01 0.5843E+01
1481. 229.618 0.4622E+01 0.6661E+01 231.953 0.4622E+01 0.6661E+01
1037. 230.640 0.4813E+01 0.7761E+01 237.296 0.4813E+01 0.7761E+01
695. 234.402 0.4936E+01 0.8816E+01 244.054 0.4936E+01 0.8816E+01
441. 240.748 0.5009E+01 0.8578E+01 252.245 0.5009E+01 0.8578E+01
261. 254.145 0.5248E+01 0.6310E+01 262.152 0.5248E+01 0.6310E+01
142. 269.809 0.5492E+01 0.3771E+01 273.944 0.5492E+01 0.3771E+01
69. 268.319 0.5443E+01 0.2200E+01 273.136 0.5443E+01 0.2200E+01
29. 252.843 0.5046E+01 0.1346E+01 258.509 0.5046E+01 0.1346E+01
10. 229.798 0.4082E+01 0.6941E+00 230.264 0.4082E+01 0.6941E+00
Surface Temperature (K): 296.422 294.210
Surface Humidity (ppmv): 163584.823 18771.500
Skin Temperature (K): 297.157 294.210
Surface Pressure (Pa): 101325. 101325.
No. of Iterations: 4
Normalised Cost Function: 28.650 Normalised Gradient: 0.046
--------------------------------------------------------------
Obs ID: 3 Obs Type: 2 Satellite ID: 15
Latitude: 20.7500 Longitude: 127.5500 Elevation: 0.0
Surface Type: 1 Sat View Angle: 40.2000 Solar Zen Ang: 54.3000
Brightness Temperatures:
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 187.32 250.80 267.72 257.30
237.04 225.02 213.65 205.43 213.97
-9999.00 233.71 244.35 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
Number of Channels Used = 11
Channel Background Observed Retrieved
22 169.948 187.320 187.756
23 237.060 250.800 251.041
24 261.803 267.720 267.827
25 253.122 257.300 256.724
26 237.516 237.040 237.459
27 227.986 225.020 224.163
28 222.003 213.650 214.666
29 220.036 205.430 209.616
30 224.112 213.970 215.603
32 241.436 233.710 235.155
33 253.523 244.350 245.861
Retrieval Background
Pressure (Pa) T (K) q (ppmv) Ozone T (K) q (ppmv) Ozone
101325. 298.564 0.2344E+05 0.3016E-01 294.210 0.1877E+05 0.3016E-01
100543. 297.970 0.2325E+05 0.3037E-01 293.907 0.1841E+05 0.3037E-01
98588. 297.615 0.2085E+05 0.3090E-01 293.136 0.1751E+05 0.3090E-01
95744. 295.632 0.1803E+05 0.3170E-01 291.987 0.1621E+05 0.3170E-01
92246. 294.019 0.1563E+05 0.3274E-01 290.545 0.1465E+05 0.3274E-01
88280. 292.908 0.1342E+05 0.3397E-01 288.909 0.1299E+05 0.3397E-01
83995. 291.908 0.1138E+05 0.3541E-01 287.073 0.1126E+05 0.3541E-01
79509. 290.301 0.9338E+04 0.3726E-01 284.817 0.9380E+04 0.3726E-01
74912. 287.842 0.7334E+04 0.3973E-01 281.939 0.7414E+04 0.3973E-01
70273. 285.149 0.5660E+04 0.4271E-01 278.681 0.5757E+04 0.4271E-01
65643. 282.489 0.4421E+04 0.4599E-01 275.334 0.4513E+04 0.4599E-01
61060. 279.703 0.3316E+04 0.4967E-01 271.845 0.3384E+04 0.4967E-01
56554. 276.773 0.2394E+04 0.5391E-01 268.172 0.2415E+04 0.5391E-01
52146. 273.807 0.1824E+04 0.5890E-01 264.389 0.1822E+04 0.5890E-01
47854. 270.453 0.1444E+04 0.6566E-01 260.364 0.1439E+04 0.6566E-01
43695. 266.208 0.1117E+04 0.7502E-01 255.938 0.1105E+04 0.7502E-01
39681. 260.759 0.8309E+03 0.8441E-01 251.280 0.8060E+03 0.8441E-01
35828. 254.075 0.5863E+03 0.9632E-01 246.411 0.5696E+03 0.9632E-01
32150. 245.819 0.4035E+03 0.1121E+00 241.346 0.4033E+03 0.1121E+00
28660. 236.608 0.2694E+03 0.1265E+00 236.187 0.2713E+03 0.1265E+00
25371. 227.344 0.1296E+03 0.1632E+00 230.684 0.1305E+03 0.1632E+00
22294. 220.117 0.4962E+02 0.2049E+00 225.186 0.5026E+02 0.2049E+00
19436. 213.637 0.1507E+02 0.2509E+00 218.768 0.1510E+02 0.2509E+00
16795. 209.596 0.6088E+01 0.3555E+00 215.204 0.6136E+01 0.3555E+00
14384. 208.764 0.4290E+01 0.4708E+00 215.839 0.4273E+01 0.4708E+00
12204. 206.491 0.3246E+01 0.5346E+00 215.683 0.3256E+01 0.5346E+00
10205. 203.488 0.3268E+01 0.6454E+00 215.618 0.3268E+01 0.6454E+00
8518. 202.628 0.3151E+01 0.8814E+00 216.410 0.3151E+01 0.8814E+00
6997. 203.765 0.3197E+01 0.1477E+01 217.850 0.3197E+01 0.1477E+01
5673. 206.121 0.3345E+01 0.2127E+01 219.586 0.3345E+01 0.2127E+01
4529. 209.017 0.3556E+01 0.2778E+01 221.315 0.3556E+01 0.2778E+01
3551. 213.993 0.3914E+01 0.3599E+01 223.209 0.3914E+01 0.3599E+01
2726. 221.282 0.4219E+01 0.4880E+01 225.229 0.4219E+01 0.4880E+01
2040. 227.275 0.4417E+01 0.5843E+01 227.716 0.4417E+01 0.5843E+01
1481. 230.002 0.4622E+01 0.6661E+01 231.953 0.4622E+01 0.6661E+01
1037. 231.054 0.4813E+01 0.7761E+01 237.296 0.4813E+01 0.7761E+01
695. 234.753 0.4936E+01 0.8816E+01 244.054 0.4936E+01 0.8816E+01
441. 240.934 0.5009E+01 0.8578E+01 252.245 0.5009E+01 0.8578E+01
261. 254.132 0.5248E+01 0.6310E+01 262.152 0.5248E+01 0.6310E+01
142. 269.671 0.5492E+01 0.3771E+01 273.944 0.5492E+01 0.3771E+01
69. 268.233 0.5443E+01 0.2200E+01 273.136 0.5443E+01 0.2200E+01
29. 252.820 0.5046E+01 0.1346E+01 258.509 0.5046E+01 0.1346E+01
10. 229.814 0.4082E+01 0.6941E+00 230.264 0.4082E+01 0.6941E+00
Surface Temperature (K): 296.495 294.210
Surface Humidity (ppmv): 171820.227 18771.500
Skin Temperature (K): 297.397 294.210
Surface Pressure (Pa): 101325. 101325.
No. of Iterations: 4
Normalised Cost Function: 29.081 Normalised Gradient: 0.206
--------------------------------------------------------------
Obs ID: 4 Obs Type: 2 Satellite ID: 15
Latitude: 20.7500 Longitude: 128.5500 Elevation: 0.0
Surface Type: 1 Sat View Angle: 32.3000 Solar Zen Ang: 55.6000
Brightness Temperatures:
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
-9999.00 183.26 245.86 267.38 259.01
239.17 226.73 215.31 205.46 212.86
-9999.00 233.02 242.80 -9999.00 -9999.00
-9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00 -9999.00
Number of Channels Used = 11
Channel Background Observed Retrieved
22 166.396 183.260 183.424
23 232.703 245.860 246.894
24 261.419 267.380 267.614
25 254.784 259.010 258.388
26 239.501 239.170 239.636
27 229.465 226.730 226.062
28 222.813 215.310 215.964
29 219.808 205.460 209.652
30 223.651 212.860 215.099
32 240.528 233.020 234.234
33 252.528 242.800 244.615
Retrieval Background
Pressure (Pa) T (K) q (ppmv) Ozone T (K) q (ppmv) Ozone
101325. 298.485 0.2349E+05 0.3016E-01 294.210 0.1877E+05 0.3016E-01
100543. 297.925 0.2333E+05 0.3037E-01 293.907 0.1841E+05 0.3037E-01
98588. 297.638 0.2099E+05 0.3090E-01 293.136 0.1751E+05 0.3090E-01
95744. 295.755 0.1820E+05 0.3170E-01 291.987 0.1621E+05 0.3170E-01
92246. 294.182 0.1582E+05 0.3274E-01 290.545 0.1465E+05 0.3274E-01
88280. 293.042 0.1360E+05 0.3397E-01 288.909 0.1299E+05 0.3397E-01
83995. 291.998 0.1152E+05 0.3541E-01 287.073 0.1126E+05 0.3541E-01
79509. 290.356 0.9438E+04 0.3726E-01 284.817 0.9380E+04 0.3726E-01
74912. 287.853 0.7395E+04 0.3973E-01 281.939 0.7414E+04 0.3973E-01
70273. 285.094 0.5695E+04 0.4271E-01 278.681 0.5757E+04 0.4271E-01
65643. 282.363 0.4440E+04 0.4599E-01 275.334 0.4513E+04 0.4599E-01
61060. 279.479 0.3326E+04 0.4967E-01 271.845 0.3384E+04 0.4967E-01
56554. 276.413 0.2399E+04 0.5391E-01 268.172 0.2415E+04 0.5391E-01
52146. 273.278 0.1826E+04 0.5890E-01 264.389 0.1822E+04 0.5890E-01
47854. 269.713 0.1445E+04 0.6566E-01 260.364 0.1439E+04 0.6566E-01
43695. 265.274 0.1118E+04 0.7502E-01 255.938 0.1105E+04 0.7502E-01
39681. 259.677 0.8317E+03 0.8441E-01 251.280 0.8060E+03 0.8441E-01
35828. 252.908 0.5871E+03 0.9632E-01 246.411 0.5696E+03 0.9632E-01
32150. 244.760 0.4042E+03 0.1121E+00 241.346 0.4033E+03 0.1121E+00
28660. 235.817 0.2699E+03 0.1265E+00 236.187 0.2713E+03 0.1265E+00
25371. 226.915 0.1298E+03 0.1632E+00 230.684 0.1305E+03 0.1632E+00
22294. 219.987 0.4972E+02 0.2049E+00 225.186 0.5026E+02 0.2049E+00
19436. 213.622 0.1509E+02 0.2509E+00 218.768 0.1510E+02 0.2509E+00
16795. 209.594 0.6095E+01 0.3555E+00 215.204 0.6136E+01 0.3555E+00
14384. 208.769 0.4289E+01 0.4708E+00 215.839 0.4273E+01 0.4708E+00
12204. 206.557 0.3248E+01 0.5346E+00 215.683 0.3256E+01 0.5346E+00
10205. 203.706 0.3268E+01 0.6454E+00 215.618 0.3268E+01 0.6454E+00
8518. 203.004 0.3151E+01 0.8814E+00 216.410 0.3151E+01 0.8814E+00
6997. 204.221 0.3197E+01 0.1477E+01 217.850 0.3197E+01 0.1477E+01
5673. 206.557 0.3345E+01 0.2127E+01 219.586 0.3345E+01 0.2127E+01
4529. 209.361 0.3556E+01 0.2778E+01 221.315 0.3556E+01 0.2778E+01
3551. 214.185 0.3914E+01 0.3599E+01 223.209 0.3914E+01 0.3599E+01
2726. 221.298 0.4219E+01 0.4880E+01 225.229 0.4219E+01 0.4880E+01
2040. 227.202 0.4417E+01 0.5843E+01 227.716 0.4417E+01 0.5843E+01
1481. 229.983 0.4622E+01 0.6661E+01 231.953 0.4622E+01 0.6661E+01
1037. 231.087 0.4813E+01 0.7761E+01 237.296 0.4813E+01 0.7761E+01
695. 234.593 0.4936E+01 0.8816E+01 244.054 0.4936E+01 0.8816E+01
441. 240.428 0.5009E+01 0.8578E+01 252.245 0.5009E+01 0.8578E+01
261. 253.545 0.5248E+01 0.6310E+01 262.152 0.5248E+01 0.6310E+01
142. 269.375 0.5492E+01 0.3771E+01 273.944 0.5492E+01 0.3771E+01
69. 267.973 0.5443E+01 0.2200E+01 273.136 0.5443E+01 0.2200E+01
29. 252.604 0.5046E+01 0.1346E+01 258.509 0.5046E+01 0.1346E+01
10. 229.799 0.4082E+01 0.6941E+00 230.264 0.4082E+01 0.6941E+00
Surface Temperature (K): 296.589 294.210
Surface Humidity (ppmv): 173522.174 18771.500
Skin Temperature (K): 297.755 294.210
Surface Pressure (Pa): 101325. 101325.
No. of Iterations: 4
Normalised Cost Function: 28.182 Normalised Gradient: 0.529
--------------------------------------------------------------
</code>
Первые мои попытки это было использование регулярных выражений.
<code>
Obs ID:.*?(\d+).*?Obs Type:.*?(\d+).*?Satellite ID:.*?(\d+)
Latitude:.*?([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.]).*?Longitude:.*?([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.]).*?Elevation:.*?([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.])
Surface Type:.*?(\d+).*?Sat View Angle:.*?([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.]).*?Solar Zen Ang:.*?([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.])\n
</code>
После некоторого анализа у меня появился кое какой код.
<code>
import re
import pandas as pd
rx_dict = {
'coords': re.compile(r'.*?(?P<latitude>([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.])).*?Longitude:.*?(?P<longitude>([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.])).*?Elevation:.*?(?P<elevation>([+-]?\d*.\d+)(?![-+0-9\\.]))'),
'Table': re.compile(r'(?P<Table>.*?Retrieval.*?Background)'),
}
def _parse_line(line):
for key, rx in rx_dict.items():
match = rx.search(line)
if match:
return key, match
# if there are no matches
return None, None
def parse_file(filepath):
data = [] # создать пустой список для сбора данных
# откройте файл и прочитайте его построчно
with open(filepath, 'r') as file_object:
line = file_object.readline()
while line:
# в каждой строке проверяйте совпадение с регулярным выражением
key, match = _parse_line(line)
# извлечь знаения coords
if key == 'coords':
coords = match.group('latitude','longitude','elevation')
# извлечь знаения Table
if key == "Table":
table = []
line = file_object.readline()
i = 0
while line.strip():
if i < 44:
table.append(line)
i=i+1
line = file_object.readline()
else:
break
while line.strip():
row = {
'coords': coords,
'Table':table,
}
# добавить словарь в список данных
data.append(row)
line = file_object.readline()
line = file_object.readline()
# create a pandas DataFrame из списка диктов
#data = pd.DataFrame(data)
return data
if __name__ == '__main__':
filepath = 'File\\test.profiles'
data = parse_file(filepath)
print(data)
</code>
Вывод:
<code>
[{'coords': ('20.7500', '124.5500', '0.0'),
'Table': [' Pressure (Pa) T (K) q (ppmv) Ozone T (K) q (ppmv) Ozone\n',
' 101325. 298.686 0.2324E+05 0.3016E-01 294.210 0.1877E+05 0.3016E-01\n',
' 100543. 298.024 0.2315E+05 0.3037E-01 293.907 0.1841E+05 0.3037E-01\n',
' 98588. 297.515 0.2113E+05 0.3090E-01 293.136 0.1751E+05 0.3090E-01\n',
' 95744. 295.335 0.1864E+05 0.3170E-01 291.987 0.1621E+05 0.3170E-01\n',
' 92246. 293.676 0.1643E+05 0.3274E-01 290.545 0.1465E+05 0.3274E-01\n',
' 88280. 292.650 0.1426E+05 0.3397E-01 288.909 0.1299E+05 0.3397E-01\n',
...............
</code>
Как лучше всего форматировать таблицу в читаемый вид?
|
Как здесь посоветовали, лучше действительно привязываться к заголовкам и парсить части файла в зависимости от заголовков. Однако, для таблиц я бы рекомендовал воспользоваться pandas - это и быстрее, и намного удобнее, чем писать регулярки. То есть, алгоритм таков: нашли заголовок - считали файл от этого заголовка до следующего в переменную, а затем запихнули содержимое этой переменной в дейтафрейм:
<code>
import pandas as pd
from io import StringIO
buf = StringIO('''
101325. 298.686 0.2324E+05 0.3016E-01 294.210 0.1877E+05 0.3016E-01
100543. 298.024 0.2315E+05 0.3037E-01 293.907 0.1841E+05 0.3037E-01
98588. 297.515 0.2113E+05 0.3090E-01 293.136 0.1751E+05 0.3090E-01
95744. 295.335 0.1864E+05 0.3170E-01 291.987 0.1621E+05 0.3170E-01
92246. 293.676 0.1643E+05 0.3274E-01 290.545 0.1465E+05 0.3274E-01
88280. 292.650 0.1426E+05 0.3397E-01 288.909 0.1299E+05 0.3397E-01
83995. 291.770 0.1209E+05 0.3541E-01 287.073 0.1126E+05 0.3541E-01
''')
buf1 = StringIO('''
Surface Temperature (K): 296.249 294.210
Surface Humidity (ppmv): 149826.209 18771.500
Skin Temperature (K): 296.738 294.210
Surface Pressure (Pa): 101325. 101325.
''')
df = pd.read_csv(buf, header=None, sep="\s+", skipinitialspace=True)
print(df)
df1 = pd.read_csv(buf1, header=None, sep="\s+", skipinitialspace=True)
print(df1)
</code>
Результат принтов:
<code>
0 1 2 3 4 5 6
0 101325.0 298.686 23240.0 0.03016 294.210 18770.0 0.03016
1 100543.0 298.024 23150.0 0.03037 293.907 18410.0 0.03037
2 98588.0 297.515 21130.0 0.03090 293.136 17510.0 0.03090
3 95744.0 295.335 18640.0 0.03170 291.987 16210.0 0.03170
4 92246.0 293.676 16430.0 0.03274 290.545 14650.0 0.03274
5 88280.0 292.650 14260.0 0.03397 288.909 12990.0 0.03397
6 83995.0 291.770 12090.0 0.03541 287.073 11260.0 0.03541
0 1 2 3 4
0 Surface Temperature (K): 296.249 294.21
1 Surface Humidity (ppmv): 149826.209 18771.50
2 Skin Temperature (K): 296.738 294.21
3 Surface Pressure (Pa): 101325.000 101325.00
</code>
Единственное - это нужно будет поплясать с заголовками столбцов в дейтафреймах, но, если у вас несколько однотипных наборов данных, то оно того стОит.
|
22,780 | Почему удаляются кнопки, а не виджеты Label и Entry?
<code>
from tkinter import *
root=Tk()
root.title("Нумерация")
fr=Frame(root)
fr.grid()
kom_kv=Label(root,text='Введите номер квартиры с несколькими собственниками:')
kom_kv.grid(row=1,column=0, sticky=W)
kom_kv1=Entry(root)
kom_kv1.grid(row=1,column=1, sticky=W)
sobs=Label(root,text='Введите колличество собственников:')
sobs.grid(row=2,column=0,sticky=W)
sobs1=Entry(root)
sobs1.grid(row=2,column=1,sticky=W)
def addFlat():
fr=Frame(root)
fr.grid()
kom_kv=Label(fr,text='Введите номер квартиры с несколькими собственниками:')
kom_kv.grid(row=1,column=0, sticky=W)
kom_kv1=Entry(fr)
kom_kv1.grid(row=1,column=1, sticky=W)
sobs=Label(fr,text='Введите колличество собственников:')
sobs.grid(row=2,column=0,sticky=W)
sobs1=Entry(fr)
sobs1.grid(row=2,column=1,sticky=W)
def deleteFlat():
fr.grid_remove()
kom_kv.grid_remove()
kom_kv1.grid_remove()
sobs.grid_remove()
sobs1.grid_remove()
plus=Button(fr,text='Добавить квартиру', command=addFlat)
plus.grid(row=10, column=1, sticky=W)
plus=Button(fr,text='Удалить квартиру', command=deleteFlat)
plus.grid(row=10, column=2, sticky=W)
root.mainloop()
</code>
|
Что работало неправильно: Функция удаления всегда ссылалась на последний фрейм с его компонентами
<code>
def deleteFlat():
fr.grid_remove()
kom_kv.grid_remove()
kom_kv1.grid_remove()
sobs.grid_remove()
sobs1.grid_remove()
</code>
Как исправить: можно хранить в стеке фреймы - записывать по кнопке Добавить и удалять по другой кнопке, вот пример кода:
<code>
class UI:
sobsList = []
sobs1List = []
komKvList = []
komKv1List = []
frList = []
def __init__(self):
self.root = Tk()
self.root.title("Нумерация")
self.fr = Frame(self.root)
self.fr.grid()
self.plus = Button(self.fr, text='Добавить квартиру', command=self.addFlat)
self.plus.grid(row=10, column=1, sticky=W)
self.plus = Button(self.fr, text='Удалить квартиру', command=self.deleteFlat)
self.plus.grid(row=10, column=2, sticky=W)
self.addFlat()
def addFlat(self):
fr = Frame(self.root)
fr.grid()
self.frList.append(fr)
self.fr = fr
kom_kv = Label(self.fr, text='Введите номер квартиры с несколькими собственниками:')
kom_kv.grid(row=1, column=0, sticky=W)
self.komKvList.append(kom_kv)
kom_kv1 = Entry(self.fr)
kom_kv1.grid(row=1,column=1, sticky=W)
self.komKv1List.append(kom_kv1)
sobs = Label(self.fr,text='Введите колличество собственников:')
sobs.grid(row=2,column=0,sticky=W)
self.sobsList.append(sobs)
sobs1=Entry(self.fr)
sobs1.grid(row=2,column=1,sticky=W)
self.sobs1List.append(sobs1)
def deleteFlat(self):
self.frList.pop().grid_remove()
self.komKvList.pop().grid_remove()
self.komKv1List.pop().grid_remove()
self.sobsList.pop().grid_remove()
self.sobs1List.pop().grid_remove()
if __name__ == '__main__':
ui = UI()
ui.root.mainloop()
</code>
Таким образом по кнопке удаления будет удаляться очередной фрейм из интерфейса, сколько бы их создано небыло
|
22,781 | Оптимизация вложенных циклов
Используя <code>
best practice</code> необходимо оптимизировать часть рабочего кода с вложенными циклами.
Переменные l1, l2, l3, l4 содержат по 3 цифры (лотерейные шары) для каждой из категорий.
<code>
l1 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[0]].index).to_list()
l2 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[1]].index).to_list()
l3 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[2]].index).to_list()
l4 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[3]].index).to_list()
</code>
Далее в циклах осуществляется перебор всех возможных комбинаций шаров из списка l1, l2, l3, l4. Из каждого списка берется ровно один шар. Итого возможных комбинаций 3^4 = 81.
Ниже приведенны ожидаемые данные. Пятый и шестой элемент каждой строки содержит случайные числа и поэтому будут меняться после каждого запуска скрипта
<code>
[[32, 1, 23, 29, 21, 20],
[32, 1, 23, 8, 10, 21],
[32, 1, 23, 28, 21, 11],
[32, 1, 12, 29, 10, 18],
[32, 1, 12, 8, 13, 15],
[32, 1, 12, 28, 11, 30],
[32, 1, 15, 29, 21, 36],
[32, 1, 15, 8, 28, 19],
[32, 1, 15, 28, 33, 31],
[32, 22, 23, 29, 20, 8],
[32, 22, 23, 8, 7, 19],
[32, 22, 23, 28, 2, 26],
[32, 22, 12, 29, 21, 34],
[32, 22, 12, 8, 19, 15],
[32, 22, 12, 28, 7, 1],
[32, 22, 15, 29, 20, 6],
[32, 22, 15, 8, 10, 24],
[32, 22, 15, 28, 24, 1],
[32, 13, 23, 29, 24, 27],
[32, 13, 23, 8, 1, 20],
[32, 13, 23, 28, 6, 1],
[32, 13, 12, 29, 3, 14],
[32, 13, 12, 8, 14, 33],
[32, 13, 12, 28, 8, 17],
[32, 13, 15, 29, 28, 12],
[32, 13, 15, 8, 20, 19],
[32, 13, 15, 28, 30, 36],
[6, 1, 23, 29, 19, 13],
[6, 1, 23, 8, 26, 27],
[6, 1, 23, 28, 19, 21],
[6, 1, 12, 29, 7, 20],
[6, 1, 12, 8, 23, 30],
[6, 1, 12, 28, 15, 20],
[6, 1, 15, 29, 27, 16],
[6, 1, 15, 8, 18, 7],
[6, 1, 15, 28, 23, 25],
[6, 22, 23, 29, 4, 34],
[6, 22, 23, 8, 19, 25],
[6, 22, 23, 28, 18, 33],
[6, 22, 12, 29, 7, 16],
[6, 22, 12, 8, 31, 3],
[6, 22, 12, 28, 30, 14],
[6, 22, 15, 29, 9, 1],
[6, 22, 15, 8, 16, 19],
[6, 22, 15, 28, 10, 32],
[6, 13, 23, 29, 9, 4],
[6, 13, 23, 8, 19, 10],
[6, 13, 23, 28, 7, 5],
[6, 13, 12, 29, 5, 4],
[6, 13, 12, 8, 14, 21],
[6, 13, 12, 28, 5, 7],
[6, 13, 15, 29, 26, 14],
[6, 13, 15, 8, 25, 1],
[6, 13, 15, 28, 35, 31],
[27, 1, 23, 29, 7, 3],
[27, 1, 23, 8, 10, 25],
[27, 1, 23, 28, 35, 33],
[27, 1, 12, 29, 15, 2],
[27, 1, 12, 8, 35, 11],
[27, 1, 12, 28, 11, 5],
[27, 1, 15, 29, 17, 30],
[27, 1, 15, 8, 6, 31],
[27, 1, 15, 28, 25, 4],
[27, 22, 23, 29, 31, 21],
[27, 22, 23, 8, 36, 12],
[27, 22, 23, 28, 7, 18],
[27, 22, 12, 29, 23, 7],
[27, 22, 12, 8, 11, 15],
[27, 22, 12, 28, 36, 1],
[27, 22, 15, 29, 26, 13],
[27, 22, 15, 8, 16, 12],
[27, 22, 15, 28, 25, 2],
[27, 13, 23, 29, 19, 33],
[27, 13, 23, 8, 10, 14],
[27, 13, 23, 28, 16, 7],
[27, 13, 12, 29, 16, 17],
[27, 13, 12, 8, 23, 32],
[27, 13, 12, 28, 26, 30],
[27, 13, 15, 29, 7, 10],
[27, 13, 15, 8, 22, 34],
[27, 13, 15, 28, 12, 30]]
</code>
Исходный рабочий код.
<code>
import pandas as pd
import argparse as ap
import numpy as np
from itertools import combinations
from prettytable import PrettyTable
from collections import Counter
import json
from random import randint
from itertools import chain
import operator
from functools import reduce
def ArgParser():
parser = ap.ArgumentParser(description='Description of your program')
parser.add_argument('-d','--draws', help='Test result', required=True)
args = vars(parser.parse_args())
return args
def main():
args = ArgParser()
draws = pd.read_csv(args['draws'], sep=';',header=0, index_col='draw_id')
bc = (draws.stack().value_counts()).to_frame(name='count')
bc['category'] = np.arange(len(bc)) // 3
pvt = (draws.stack()
.map(bc['category'])
.reset_index(name='category')
.pivot_table(index='draw_id', columns='category',
aggfunc='size'))
st = pvt.mean().to_frame(name='mean')
st['nonzero'] = (pvt > 0).sum()
res = st.nlargest(4, ['nonzero'])
print(bc)
print(st)
print(res)
#необходимо оптимизировать код ниже
l1 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[0]].index).to_list()
l2 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[1]].index).to_list()
l3 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[2]].index).to_list()
l4 = (bc.loc[bc['category'] == res.index[3]].index).to_list()
p = []
for b1 in l1:
for b2 in l2:
for b3 in l3:
for b4 in l4:
b5 = randint(1,36)
while b5 in [b1, b2, b3, b4]: b5 = randint(1,36)
b6 = randint(1,36)
while b6 in [b1, b2, b3, b4, b5]: b6 = randint(1,36)
p.append([b1, b2, b3, b4, b5, b6])
print(p)
print('The End')
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Исходные данные
<code>
draw_id;ball1;ball2;ball3;ball4;ball5;ball6;ball7
1;9;11;17;29;30;33;36
2;5;6;9;11;15;33;28
3;4;5;10;14;20;30;8
4;4;21;22;25;26;36;6
5;1;11;13;17;24;29;36
6;2;17;22;24;27;30;1
7;4;15;26;28;29;35;34
8;12;22;24;26;31;33;2
9;6;9;16;24;33;34;17
10;3;8;12;19;27;31;1
11;4;5;7;9;14;20;25
12;9;20;32;33;35;36;22
13;16;19;23;25;29;32;12
14;6;10;11;17;33;35;15
15;1;5;16;19;22;28;33
16;3;6;7;8;16;29;12
17;1;3;10;19;24;32;23
18;9;25;27;29;33;35;22
19;7;13;17;18;21;34;6
20;7;14;18;20;27;33;28
21;1;3;5;8;22;23;25
22;4;5;13;19;28;34;11
23;3;24;26;32;35;36;14
24;2;7;18;22;30;32;4
25;5;22;28;30;31;33;3
26;1;4;6;28;31;32;13
27;7;10;15;18;23;30;8
28;6;10;12;16;18;19;4
29;9;12;16;21;23;27;3
30;6;15;18;19;25;29;2
31;4;7;22;28;29;30;15
32;3;7;14;18;33;35;29
33;4;14;21;23;28;29;30
34;2;5;9;21;26;27;20
35;1;3;9;11;13;17;27
36;11;13;15;28;32;35;18
37;3;11;16;21;28;35;15
38;1;2;12;13;14;15;6
39;5;10;13;16;18;21;20
40;1;4;18;23;32;36;7
41;6;9;13;17;18;35;23
42;11;13;19;23;24;27;12
43;2;3;8;14;32;35;25
44;1;5;12;14;21;25;9
45;2;4;15;25;28;31;9
46;19;21;23;26;30;35;2
47;11;16;22;23;24;30;8
48;8;9;11;27;30;35;32
49;1;15;22;26;31;32;25
50;3;5;8;12;16;21;7
51;7;8;13;21;22;32;30
52;1;4;8;14;27;30;12
53;2;16;20;22;27;30;21
54;1;5;16;25;27;36;22
55;4;26;28;30;32;33;6
56;5;10;13;18;24;27;29
57;1;4;5;8;22;25;28
58;3;11;24;27;29;34;17
59;1;2;6;9;14;23;32
60;5;10;12;15;24;33;22
61;5;12;15;23;24;32;18
62;2;5;11;13;25;28;10
63;8;13;18;19;27;31;12
64;7;9;11;23;32;34;22
65;2;4;7;15;27;30;26
66;4;12;15;16;17;19;11
67;6;7;9;12;17;19;27
68;12;17;25;27;32;33;36
69;6;19;20;26;27;35;21
70;6;15;21;32;34;35;1
71;4;7;9;10;14;23;26
72;6;21;26;30;31;32;28
73;3;8;13;22;29;31;12
74;6;8;13;15;27;34;5
75;8;13;24;29;31;33;6
76;6;14;17;23;26;32;21
77;4;9;15;16;23;32;13
78;1;8;13;23;27;33;24
79;1;13;16;26;29;32;6
80;9;12;16;22;24;35;32
81;8;9;18;19;23;28;20
82;1;6;7;20;28;29;32
83;8;17;22;25;26;31;11
84;3;11;18;24;26;29;1
85;10;11;13;21;27;30;6
86;2;13;23;25;30;35;29
87;14;16;17;25;29;30;4
88;7;8;12;22;25;31;16
89;16;23;24;27;32;33;19
90;6;16;18;25;27;28;7
91;13;15;17;19;24;32;6
92;1;12;15;19;27;34;36
93;3;6;7;9;18;33;31
94;6;11;12;14;21;29;23
95;8;11;14;15;29;36;22
96;1;9;14;25;30;32;26
97;4;10;25;31;35;36;17
98;9;16;27;32;35;36;23
99;10;21;28;29;31;34;17
100;1;12;13;24;26;33;22
101;2;4;15;18;19;30;8
102;4;7;10;19;30;33;34
103;1;11;15;18;28;31;26
</code>
|
попробуйте так:
<code>
import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import product
res = pd.DataFrame(list(product(l1, l2, l3, l4)), columns=['b1','b2','b3','b4'])
res['b5'], res['b6'] = zip(*np.random.randint(1, 36+1, size=(len(res), 2)))
</code>
результат:
<code>
In [135]: res
Out[135]:
b1 b2 b3 b4 b5 b6
0 32 1 23 29 35 7
1 32 1 23 8 18 3
2 32 1 23 28 19 11
3 32 1 12 29 13 27
4 32 1 12 8 30 27
5 32 1 12 28 21 22
6 32 1 15 29 20 10
7 32 1 15 8 34 24
8 32 1 15 28 26 30
9 32 22 23 29 36 1
.. .. .. .. .. .. ..
71 27 22 15 28 23 36
72 27 13 23 29 29 1
73 27 13 23 8 23 13
74 27 13 23 28 33 33
75 27 13 12 29 15 34
76 27 13 12 8 17 23
77 27 13 12 28 19 17
78 27 13 15 29 33 4
79 27 13 15 8 27 14
80 27 13 15 28 22 18
[81 rows x 6 columns]
</code>
|
22,784 | Python 3 постепенное вытаскивание из функции map()
Как сделать так, чтобы при работе функции map(), я мог бы работать с уже обработанными им данными. В данном случае лишь эскиз кода. А уже с большими данными приходится ждать довольно долго. Как можно реализовать такую схему?
<code>
def powers(x):
return x*x
box = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
box_mapped = map(powers, box)
print(?)
</code>
или конкретно мой случай:
<code>
def get_kp():
# some code
box = [1,2,3,...]
with Pool() as p:
box_mapped = p.map(get_kp, box)
print() # по одному готовому элементу (необязательно print())
</code>
|
<code>
def foo(a):
print(f'sqrt {a}')
return a ** 2
data = [1, 2, 3, 4, 5]
mapped = map(foo, data)
for i in mapped:
print(i)
</code>
Рзультат:
<code>
sqrt 1
1
sqrt 2
4
sqrt 3
9
sqrt 4
16
sqrt 5
25
</code>
Как видим исполнение идёт не сразу, а по мере необходимости.
А теперь с процессами:
<code>
from multiprocessing import Pool
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=3) as pool:
for i in pool.imap(foo, data):
print(i)
</code>
Реультат:
<code>
sqrt 1
sqrt 2
sqrt 3
sqrt 4
sqrt 5
1
4
9
16
25
</code>
|
22,785 | Не знаю как реализовать, нужно реализовать нестандартную пагинацию Djangо. Помогите
В Django и Python я новичок, пишу пока основываясь на видео уроках и скромных познаниях. Решил потренироваться и переписать сайт написанный ранее на Yii 2, но столкнулся с проблемой которую не могу пока никак решить. Надеюсь на помощь опытных программистов.
Есть модель статьи, есть вьюха в которой я вывожу конкретную статью в шаблоне, где в конце есть нестандартная пагинация, в ней выводится ссылка на следующую либо предыдущую статьи, название статьи и изображение.
Во view я использую класс, вот такой код:
<code>
from django.shortcuts import render
from django.views.generic import View
from blog.forms import SubscriberForm
from blog.models import Article
from blog.utils import ObjectDetailMixin
class ArticleDetail(ObjectDetailMixin, View):
model = Article
template = 'blog/article_detail.html'
</code>
вот такой код в миксине:
<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):
#тут я получаю из базы статью по slug
obj = get_object_or_404(self.model, slug__iexact=slug)
#отсюда пытаюсь реализовать нестандартную пагинацию, я по id категории
#дергаю из базы все статьи с таким же categoty_id
articles = self.model.objects.filter(category_id=obj.category.id)
#отсюда затык, мне нужно получить что-то типа prev_article_page и
#next_article_page с данными, мой код не работает при каждой итерации
#не добавляет единицу
for article in articles:
if article.category_id == obj.category_id:
z = 0
next_article = articles[z + 1]
z += 1
prev_article = articles[z - 1]
break
return render(request, self.template, context= {self.model.__name__.lower(): obj, 'next_article': next_article, 'prev_article': prev_article})
</code>
в HTML-шаблоне код пагинатора такой:
<code>
<div id="single-pagination" class="img-pagination">
<ul>
<li class="prev">
<a href="{% url 'articles_list_url' %}{{ prev_article.slug }}" style="background-image:{{ MEDIA_URL }}({{ prev_article.article_image }});">
<div class="overlay-caption">
<span>Previous Post</span>
<h4 class="post-name"><strong>The Right Thing To Do</strong></h4>
</div>
</a>
</li>
<li class="next">
<a href="{% url 'articles_list_url' %}{{ next_article.slug }}" style="background-image:url(files/uploads/900x600-light.jpg);">
<div class="overlay-caption">
<span>Next Post</span>
<h4 class="post-name"><strong>Life Spent Living Across the Country</strong></h4>
</div>
</a>
</li>
</ul>
</div></code>
Мне нужно, что бы при каждом переходе на следующую либо предыдущую страницы ключ articles соответственно либо уменьшался либо увеличивался на единицу чтобы получать нужную модель статьи. Возможно это как то по другому можно реализовать помогите, пожалуйста, возможно есть готовое решение. Заранее спасибо
|
Для себя нашел следующее решение, вдруг кому пригодиться.В файле views.py использую встроенный класс-контроллер DetailViev, в котором переопределил метод get_context_data:
<code>
from django.core.paginator import Paginator, InvalidPage
from django.views.generic import View, DetailView, TemplateView
from blog.models import Article, Tag, Category
class ArticleDetailView(DetailView):
model = Article
template_name = 'blog/article_detail.html'
slug_url_kwarg = 'slug'
def get_context_data(self, **kwargs):
context = super(ArticleDetailView, self).get_context_data(**kwargs)
if self.object.category is not None:
context['articles'] = Article.objects.filter(category=self.object.category).order_by('id')
for n, article_page in enumerate(context['articles']):
if article_page.id == self.object.id:
try:
context['prev_page'] = context['articles'][n-1]
except AssertionError:
context['prev_page'] = None
try:
context['next_page'] = context['articles'][n+1]
except IndexError:
context['next_page'] = None
break
return context
</code>
Мне нужно было получить списка QuerySet отфильтрованную предыдущую и последующие статьи, фильтрация происходила по категории.
в HTML-шаблоне код следующий:
<code>
<div id="single-pagination" class="img-pagination">
<ul>
{% if prev_page %}
<li class="prev">
<a href="{% url 'articles_list_url' %}{{ prev_page.slug }}" style="background-image:url({{ prev_page.article_cover_image.url }});">
<div class="overlay-caption">
<span>Предыдущая статья</span>
<h4 class="post-name"><strong>{{prev_page.title }}</strong></h4>
</div>
</a>
</li>
{% else %}
<li class="prev">&nbsp;</li>
{% endif %}
{% if next_page %}
<li class="next">
<a href="{% url 'articles_list_url' %}{{ next_page.slug }}" style="background-image:url({{ next_page.article_cover_image.url }});">
<div class="overlay-caption">
<span>Следующая статья</span>
<h4 class="post-name"><strong>{{ next_page.title }}</strong></h4>
</div>
</a>
</li>
{% else %}
<li class="next">&nbsp;</li>
{% endif %}
</ul>
</div></code>
|
22,786 | 'map' object is not subscriptable (Python)
<code>
N,M = map(int, input().split())
a = map(int, input().split())
b = [0] * N
c = 0
d = 0
e = []
for i in range (M):
b[a[i]] += 1
for i in range (N + 1):
if b[i] >= c:
c = b[i]
e[d] = i
d += 1
print(*e)
</code>
В строчке b [a[i]] почему-то вылезает ошибка, хотя b - массив созданный из нулей и в принципе мне казалось, что все должно работать
|
При вызове <code>
a[i]</code> оператор <code>
[i]</code> транслируется в вызов метода <code>
a.__getitem__(i)</code>.
У объекта типа <code>
map</code> не существует такого метода:
<code>
In [14]: type(a)
Out[14]: map
In [15]: a.__getitem__(0)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-82c105a3393c> in <module>
----> 1 a.__getitem__(0)
AttributeError: 'map' object has no attribute '__getitem__'
</code>
Оберните все вызовы <code>
map()</code> конструктором <code>
list()</code>:
<code>
N,M = list(map(int, input().split()))
a = list(map(int, input().split()))
</code>
|
22,787 | Как работает "global" в Python? [дубликат]
На этот вопрос уже даны ответы здесь:
Использование global в Python
(4 ответа)
Закрыт 4 года назад.
скажите пожалуйста как работает зарезервированное слово "global" в Python
|
Когда внутри функции создаются новые переменные, они имеют локальную область видимости. То есть такие переменные определены только в пределах тела функции, и они уничтожаются, когда функция возвращает управление вызывающей программе. Чтобы иметь возможность изменять глобальные переменные внутри функции, эти переменные следует определить в теле функции с помощью инструкции global
<code>
count = 0
...
def foo():
global count
count += 1 # Изменяет значение глобальной переменной count
</code>
|
22,788 | Определение возраста сотрудников и обработка
Имеются сведения о датах рождения сотрудников учреждения.
а) Определите самого молодого сотрудника.
б) Определите самого старшего сотрудника.
в) Получите список всех сотрудников, родившихся весной.
мой код:
<code>
f=open('1.txt','rt')
q=f.read()
in_list=list(filter(lambda x: x != '', q.split('\n')))
out_list=[]
for string in in_list:
item=list(map(int,string.split(' ')[2].split('.')))
out_list.append(item)
print(out_list)
</code>
Дальше, я понимаю что нужно вычислить разницу между сегодняшней датой и датами рождения сотрудников -> наибольшее кол-во дней в разнице - старший сотрудник, наименьшее - младший. Но как это реализовать? Подскажите пожалуйста]1
|
Для этих целей идеально подходит модуль Pandas.
Читаем CSV файл в Pandas DataFrame и парсим даты:
<code>
import pandas as pd # pip install pandas
fn = r'C:\temp\1.txt'
df = pd.read_csv(fn, delim_whitespace=True, header=None,
parse_dates=['DOB'],
names=['FirstName','LastName','DOB'])
</code>
получилось:
<code>
In [55]: df
Out[55]:
FirstName LastName DOB
0 А Б 2001-06-23
1 В Г 2000-11-13
2 Д Е 2001-09-17
3 Ж 3 2002-04-07
4 И К 2000-12-27
</code>
Определите самого молодого сотрудника
<code>
In [56]: df.nlargest(1, 'DOB')
Out[56]:
FirstName LastName DOB
3 Ж 3 2002-04-07
</code>
Определите самого старшего сотрудника
<code>
In [57]: df.nsmallest(1, 'DOB')
Out[57]:
FirstName LastName DOB
1 В Г 2000-11-13
</code>
Получите список всех сотрудников, родившихся весной.
<code>
In [58]: df[df['DOB'].dt.month.between(3, 5)]
Out[58]:
FirstName LastName DOB
3 Ж 3 2002-04-07
</code>
Чтобы установить Pandas (при помощи <code>
pip</code>):
<code>
pip install pandas
</code>
или при помощи <code>
conda</code> (менеджер пакетов из дистрибутива <code>
Anaconda</code>):
<code>
conda install pandas
</code>
|
22,789 | Запись hex в бинарный файл [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 можно записать hex в бинарный файл?
Т.е задача такая: есть hex строка бинарного файла, мне надо с помощью скрипта записать эту hex строку в .exe файл.
Типа такой строки:
4d5a90000300000004000000ffff0000b800000000000000400000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000100000e1fba0e00b409cd21b8014ccd215468
|
<code>
hex_str = '4d5a90000300000004000000ffff ... 0000100000e1fba0e00b409cd21b8014ccd215468'
with open('some.exe', wb) as fh:
fh.write(bytes.fromhex(hex_str))
</code>
|
22,792 | Python вычитание дат
Требуется вычесть из заданного времени, настоящее.
<code>
test = datetime.today().strftime("%H:%M")
test2 = timedelta(hours=22, minutes=30)
print(test-test2)</code>
Казалось бы все просто, но в конечном результате мне нужно получить только кол-во минут оставшихся до этого времени. На данный момент завис на этом коде. Что можно сделать, чтобы это заработало?
|
Надеюсь, то, что нужно. И надеюсь понятно.
<code>
>>> import math
>>> from datetime import *
>>> tmp = datetime.today();
>>> static_date = datetime(tmp.year, tmp.month, tmp.day, 22, 5);
>>> static_date
datetime.datetime(2019, 3, 17, 22, 5)
>>> current_date = datetime.today()
>>> current_date
datetime.datetime(2019, 3, 17, 17, 2, 34, 792760)
>>> delta = static_date - current_date
>>> delta
datetime.timedelta(seconds=18145, microseconds=207240)
>>> # Если секунды нужно "отсекать", можно вместо math.ceil() юзать просто int(), тогда и библиотеку лишнюю подключать не придётся.
>>> if ( delta.days == -1 ):
out_minutes = math.ceil(delta.seconds / 60) - 24 * 60;
else:
out_minutes = math.ceil(delta.seconds / 60);
>>> out_minutes
303 # Количество минут от текущего до заданного
>>> test_date = datetime(tmp.year, tmp.month, tmp.day, 23, 35)
>>> delta = static_date - test_date
>>> delta
datetime.timedelta(days=-1, seconds=81000)
>>> if ( delta.days == -1 ):
out_minutes = math.ceil(delta.seconds / 60) - 24 * 60;
else:
out_minutes = math.ceil(delta.seconds / 60);
>>> out_minutes
-90 # Отрицательное число, если текущее время больше заданного
</code>
|
22,793 | Обнаружение и исключение выбросов в dataframe [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Учебные задания допустимы в качестве вопросов только при условии, что вы пытались решить их самостоятельно перед тем, как задать вопрос. Пожалуйста, отредактируйте вопрос и укажите, что именно вызвало у вас трудности при решении задачи. Например, приведите код, который вы написали, пытаясь решить задачу
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Подскажите как можно удалить выбросы в данных?
|
Есть несколько способов поиска выбросов данных. Все приведённые способы будут работать, если выборка распределена нормально. Во всех примерах функция будет возвращать исходный массив, в котором выбросы заменены на NAN, статистические характеристики исходной и результирующей выборки, и номера позиций выбросов. Во всех примерах альфа - уровень значимости.
Самый простой метод основан на вычислении среднего значения и стандартного отклонения. После масштабирования выборки таким образом, чтобы её среднее значение стало равным нулю, а отклонение - единице, можно выбрать те элементы, которые отличаются от нуля на плюс-минус альфа. Они и будут выбросами.
<code>
def Maxstd(df, alpha=0.97):
X = df
Zero = pd.DataFrame(0, index=X.index, columns=X.columns)
numbers = np.empty([0])
ResArray = X.copy()
OperatingArray = X.copy()
while True:
m = OperatingArray.mean()
s = OperatingArray.std()
XX = (OperatingArray - m) / s
L = paired_distances(XX, Zero)
maxindex = np.argmax(L)
XX.ix[maxindex] = np.nan
ss = XX.std()
if ss.min() >= alpha:
break;
numbers = np.append(numbers, maxindex)
OperatingArray.ix[maxindex] = m
ResArray.ix[numbers] = np.nan
Result = pd.DataFrame(columns=X.columns)
Result = Result.append(X.mean(), ignore_index=True)
Result = Result.append(ResArray.mean(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.std(), ignore_index=True)
Result = Result.append(ResArray.std(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.min(), ignore_index=True)
Result = Result.append(ResArray.min(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.max(), ignore_index=True)
Result = Result.append(ResArray.max(), ignore_index=True)
Result.index = ['Mean (before)', 'Mean (after)', 'Standard deviation (before)', 'Standard deviation (after)', 'Minimum (before)',
'Minimum(after)', 'Maximum (before)', 'Maximum(after)']
return ResArray, Result, numbers
</code>
Другой метод основан на вычислении метрики между средним по выборке и каждым вектором из выборки. В примере используется метрика Махаланобиса, но вы можете выбрать ту, которая подходит для вашей выборки.
<code>
def Mahalanobis(df, alpha=0.9):
X = df
mean = X.mean()
L = pd.DataFrame(pairwise_distances(X, mean.reshape(1, -1), metric='mahalanobis'))
upper_bound = L.values.max() * alpha
numbers = L.loc[L[0] > upper_bound]
XX = X.copy()
XX.ix[numbers.index.values] = np.nan
Result = pd.DataFrame(columns=X.columns)
Result = Result.append(X.mean(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.mean(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.std(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.std(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.min(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.min(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.max(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.max(), ignore_index=True)
Result.index = ['Mean (before)', 'Mean (after)', 'Standard deviation (before)', 'Standard deviation (after)', 'Minimum (before)',
'Minimum(after)', 'Maximum (before)', 'Maximum(after)']
return XX, Result, numbers.index.values
</code>
В методе Resampling Half Means (RHM) несколько раз случайным образом выбирается половина всех векторов в исходной выборке. У отобранных векторов вычисляется среднее и стандартное отклонение. Вся исходная выборка масштабируется на основе вычисленных значений среднего и стандартного отклонения. Для каждого вектора выборки вычисляется расстояние между вектором и нулём. Все вычисленные расстояния заносятся в список для дальнейшей обработки.
<code>
def RHM(df, alpha=0.9):
X = df
L = pd.DataFrame()
Zero = pd.DataFrame(0, index=np.arange(X.shape[0]), columns=X.columns)
for i in range(X.shape[0] * 2):
#Random sampling
rows = random.sample(X.index, X.shape[0] / 2)
Xsami = X.ix[rows]
#Calculate mean and standard deviation
mi = Xsami.mean()
si = Xsami.std()
#Scale data frame
Xi = (X - mi) / si
#Calculate vectors length
Li = paired_distances(Xi, Zero)
L['X'+str(i)] = Li
upperBound = L.values.max() * alpha
counts = L.gt(upperBound).sum(axis=1)
numbers = counts.loc[counts > 0]
XX = X.copy()
XX.ix[numbers.index.values] = np.nan
Result = pd.DataFrame(columns=X.columns)
Result = Result.append(X.mean(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.mean(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.std(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.std(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.min(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.min(), ignore_index=True)
Result = Result.append(X.max(), ignore_index=True)
Result = Result.append(XX.max(), ignore_index=True)
Result.index = ['Mean (before)', 'Mean (after)', 'Standard deviation (before)', 'Standard deviation (after)', 'Minimum (before)',
'Minimum(after)', 'Maximum (before)', 'Maximum(after)']
return XX, Result, numbers.index.values
</code>
В случае, если речь идёт не о нормально распределённой выборке, а о данных, изменяющихся в реальном времени, задача усложняется. В этом случае можно рекомендовать использование метода опорных векторов, атрибутами в котором являлись бы вектора разности между i-м и (i+1)-м элементом, i-м и (i+2)-м и т.д. Я писал этот код для определения того, присутствует ли в выборке шум, но вы можете доработать его под вашу задачу.
<code>
def find_minmax(column):
coldif1 = np.array(0)
for i in range(0, column.size - 1):
coldif1 = np.append(coldif1, np.absolute(column[i] - column[i + 1]))
coldif1 = np.delete(coldif1, 0, 0)
coldif2 = np.array(0)
for i in range(0, column.size - 2):
coldif2 = np.append(coldif2, np.absolute(column[i] - column[i + 2]))
coldif2 = np.delete(coldif2, 0, 0)
coldif3 = np.array(0)
for i in range(0, column.size - 3):
coldif3 = np.append(coldif3, np.absolute(column[i] - column[i + 3]))
coldif3 = np.delete(coldif3, 0, 0)
coldif4 = np.array(0)
for i in range(0, column.size - 4):
coldif4 = np.append(coldif4, np.absolute(column[i] - column[i + 4]))
coldif4 = np.delete(coldif4, 0, 0)
coldif5 = np.array(0)
for i in range(0, column.size - 5):
coldif5 = np.append(coldif5, np.absolute(column[i] - column[i + 5]))
coldif5 = np.delete(coldif5, 0, 0)
return [np.amax(coldif1), np.amax(coldif2), np.amax(coldif3), np.amax(coldif4), np.amax(coldif5)]
xls = pd.ExcelFile('noise_sensor.xlsx')
df = pd.read_excel(io=xls, sheet=0, header=0)
df = df.drop(['A', 'B'], axis=1)
X_train = np.array([np.zeros(5)])
for i in range(0, 16):
column = df.as_matrix(columns=df.columns[i:i+1])
#print(column)
X_train = np.append(X_train, [find_minmax(column)], axis=0)
X_train = np.delete(X_train, 0, axis=0)
print(X_train)
Y_train = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
clf = SVC()
clf.fit(X_train, Y_train)
test_df = pd.read_excel(io=xls, sheetname=2, header=0)
test_df = test_df.drop(['A', 'B'], axis=1)
X_test = np.array([np.zeros(5)])
for i in range(0, 16):
column = test_df.as_matrix(columns=test_df.columns[i:i+1])
X_test = np.append(X_test, [find_minmax(column)], axis=0)
X_test = np.delete(X_test, 0, axis=0)
print(clf.predict(X_test))
</code>
|
22,794 | Парсинг Python: поиск элемента у которого нет потомков
Всем привет, необходимо вытащить p, где имеется текст 5-10, и 11-17
Код:
<code>
<td>
<br>
<p>
<font class="font-subject">Основы автоматизации проектно-конструкторских работ</font>
<br>
<font class="font-classroom">
<a href="#" onclick="return false" onmouseup="GoToTheLink(2, 3, 192)">2-120</a>
</font>
<font class="font-teacher"></font>
</p>
<p>
<font class="font-teacher">Лекция + практика</font>
</p>
<font class="font-teacher">
<a href="#" onclick="return false" onmouseup="GoToTheLink(2, 1, '2318!ФАДЭТ!3')">АС-306</a>
</font>
<p>5-10</p>
<br>
<p>
<font class="font-subject">Основы автоматизации проектно-конструкторских работ</font>
<br>
<font class="font-classroom">
<a href="#" onclick="return false" onmouseup="GoToTheLink(2, 3, 339)">2-510</a>
</font>
<font class="font-teacher"></font>
</p>
<p>
<font class="font-teacher">Лекция + практика</font>
</p>
<font class="font-teacher">
<a href="#" onclick="return false" onmouseup="GoToTheLink(2, 1, '2318!ФАДЭТ!3')">АС-306</a>
</font>
<p>11-17</p>
</td>
</code>
Так как имеются и другие элементы p, единственным возможным найти эти элементы, это поиск у родителя элементы p, у которых нет потомков.
Вопрос: можно ли его найти с помощью css-селектора? (ну если нельзя, то хотя бы Xpath, если возможно).
Для парсинга использую lxml (cssselect)
Update
Возможные шаблоны текста:
<code>
5-10
1, 2-10, 12-15
2, 4, 8
2
4-6, 8, 10-14
</code>
|
Через чистый css-инструментарий сейчас нет возможности выцепить элемент, в котором отсутствуют дочерние элементы: к сожалению, :empty в данном случае не подходит.
Решение через xpath: <code>
//p[not(child::*)]</code>
|
22,795 | Удалить одинаковые строки из массива по первым значениям, с сохранением и суммированием одного значения
я хочу удалить дубликаты из массива по первым четырем значениям, с сохранением последнего значения, путем суммирования с оставшимся уникальным значением. Т.е. имеется множество строк такого вида:
<code>
1 3 1 2 5040
6 3 2 1 5040
1 3 1 2 320
8 3 3 0 1680
</code>
Мне нужно удалить все строки с повторениями первых четырех чисел, в данном случае это <code>
1 3 1 2</code>, и оставить только одну, но с изменением пятого значения на значения из той же колонки у удаленных строк, т.е. в итоге должно получится такое:
<code>
1 3 1 2 5360
6 3 2 1 5040
8 3 3 0 1680
</code>
У меня получилось удалить дубликаты по первым четырем значениям таким образом(pandas):
<code>
datalst = pd.DataFrame(smlst3, columns = ["1","2","3","4","all"])
datalst = datalst.drop_duplicates(["1","2","3","4"],keep='first')
</code>
Но не понимаю как можно сохранить значения из пятой колонки в уникальную строку.
|
Просто группируем фрейм по всем столбцам кроме столбца <code>
all</code>
и суммируем:
<code>
In [63]: res = df.groupby(df.columns.drop('all').tolist(), as_index=False).sum()
In [64]: res
Out[64]:
1 2 3 4 all
0 1 3 1 2 5360
1 6 3 2 1 5040
2 8 3 3 0 1680
</code>
|
22,797 | Переписал код с Python на c++, но где-то ошибся [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
код на python:
<code>
a = int(input())
q = 0
we = 0
j = 0
if len(str(a)) == 1:
print(a)
else:
for i in range(10,a):
q = i
we = i
s = 0
while len(str(q)) != 1:
for e in range(len(str(q))):
p = int(str(q)[e])
we += p
s += p
q = s
s = 0
if we == a:
print(i)
j = 1
break
if j != 1:
print(-1)
</code>
код на c++:
<code>
#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
using namespace std;
int main()
{
int a;
int q;
int we;
int j;
int s;
int p;
j = 0;
string cv;
string asdf;
cin >> a;
cv = to_string(a);
if (cv.size() == 1)
{
cout << a;
}
else {
for (int i = 10; i < (a + 1); i++) {
q = i;
we = i;
s = 0;
asdf = to_string(i);
while (asdf.size() != 1)
{
for (int e = 0; e < asdf.size(); e++)
{
p = asdf[e];
we += p;
s += p;
}
q = s;
s = 0;
asdf = to_string(q);
}
if (we == a)
{
cout << i;
j = 1;
break;
}
}
}
if (j != 1)
{
cout << "-1";
}
return 0;
}
</code>
Помогите найти ошибку, пожалуйста, во втором коде цикл становится бесконечным, f а такого быть не должно, как это исправить?
|
Ну, если вы так хотите перебором - т.е. пролететь по времени на реально больших тестах вас не пугает - то вот ваш код:
<code>
#include <iostream>
using namespace std;
unsigned int sum(unsigned int n)
{
if (n < 10) return n;
unsigned int m = 0, s = n;
while(s)
{
m += s%10;
s /= 10;
}
return n + sum(m);
}
int main(int argc, const char * argv[])
{
unsigned int B;
cin >> B;
for(unsigned int a = 1; a <= B; ++a)
{
if (sum(a) == B)
{
cout << a << endl;
return 0;
}
}
cout << -1 << endl;
}
</code>
А вот если подумать о возможном диапазоне и изменить перебор - то вполне можно успеть, если заменить
<code>
for(unsigned int a = 1; a <= B; ++a)
</code>
на
<code>
for(unsigned int a = (B > 110) ? B-110 : 1 ; a <= B; ++a)
</code>
|
22,798 | Как создать новый столбец в DF по категории?
Есть исходный DF:
<code>
dD
0,05
0,15
0,25
0,95
</code>
И второй DF с категориями значений:
<code>
Ot Do SP
0 0,1 0,6
0,1 0,2 0,6
0,2 0,3 0,8
0,3 0,4 1,25
0,4 0,5 1,6
0,5 0,6 2,5
0,6 0,7 4,5
0,7 0,8 5,5
0,8 0,9 6,5
0,9 1 8
</code>
Правая граница нестрогая!
Нужно в соответствии со значением в первом DF поставить значение SP.
То есть, на выходе нужно получить нечто такое:
<code>
dD SP
0,05 0,6
0,15 0,6
0,25 0,8
0,95 8
</code>
|
Сначала избавимся от дупликатов в первом DF (данный шаг можно пропустить если все значения в столбце <code>
d2['SP']</code> уникальные):
<code>
In [161]: t = d2.groupby('SP')[['Ot','Do']].agg({'Ot':'min', 'Do':'max'}).reset_index()
In [162]: t
Out[162]:
SP Ot Do
0 0.60 0.0 0.2
1 0.80 0.2 0.3
2 1.25 0.3 0.4
3 1.60 0.4 0.5
4 2.50 0.5 0.6
5 4.50 0.6 0.7
6 5.50 0.7 0.8
7 6.50 0.8 0.9
8 8.00 0.9 1.0
</code>
теперь подготовим границы интервалов:
<code>
In [163]: bins = t[['Ot','Do']].stack().drop_duplicates()
In [164]: bins
Out[164]:
0 Ot 0.0
Do 0.2
1 Do 0.3
2 Do 0.4
3 Do 0.5
4 Do 0.6
5 Do 0.7
6 Do 0.8
7 Do 0.9
8 Do 1.0
dtype: float64
</code>
и соответствующие категории:
<code>
In [165]: labels = t['SP']
In [166]: labels
Out[166]:
0 0.60
1 0.80
2 1.25
3 1.60
4 2.50
5 4.50
6 5.50
7 6.50
8 8.00
Name: SP, dtype: float64
</code>
наконец воспользуемся функцией pd.cut() для категоризации значений:
<code>
In [180]: d1['SP'] = pd.cut(d1['dD'], bins=bins, labels=labels, right=False)
In [181]: d1
Out[181]:
dD SP
0 0.05 0.6
1 0.15 0.6
2 0.25 0.8
3 0.95 8.0
4 0.00 0.6
</code>
PS: для отладки бывает полезным не указывать категории (<code>
labels</code>), чтобы увидеть получившиеся интервалы:
<code>
In [182]: pd.cut(d1['dD'], bins=bins, right=False)
Out[182]:
0 [0.0, 0.2)
1 [0.0, 0.2)
2 [0.2, 0.3)
3 [0.9, 1.0)
4 [0.0, 0.2)
Name: dD, dtype: category
Categories (9, interval[float64]): [[0.0, 0.2) < [0.2, 0.3) < [0.3, 0.4) < [0.4, 0.5) ... [0.6, 0.7) < [0.7, 0.8) < [0.8, 0.9) < [0.9, 1.0)]
</code>
|
22,799 | Нужна помощь с заданием [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
В логе службы есть N записей, в которых указано, что в i-й момент времени Васина программа потребляла Ai мегабайт памяти. Если в какой-то момент времени потребление памяти программой выросло в два раза или больше по сравнению с предыдущим моментом, значит произошла утечка памяти. Если в какой-то момент времени потребление памяти программой упало в два раза или больше по сравнению с предыдущим моментом, значит программа аварийно завершилась и была перезапущена. Помогите Пете посчитать количество утечек памяти и аварийных завершений его программы.
|
<code>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main()
{
int n;
cin >> n;
vector < int > v(n);
for(int i = 0; i < n; ++i) cin >> v[i];
int a = 0;
int b = 0;
for(int i = 1; i < n; ++i)
{
if(v[i] / v[i-1] >= 2) ++a;
else if(v[i-1] / v[i] >= 2) ++b;
}
cout << a << ' ' << b;
return 0;
}
</code>
|
22,800 | Фильтр по столбцу с поиском по тому же столбцу
Нужно сохранить те строки, которые отстоят одна от другой на некоторое расстояние по одному и тому же полю. Здесь пример по полю 'quantity':
<code>
import pandas as pd
df_work = pd.DataFrame({'key':["a01","a01","b03","a01","a01","a01"],
'category':["good","good","broken","good","broken","good"],
'quantity':[33,32,11,13,2,5],
})
df_result = pd.DataFrame(columns = df_work.columns, data = None)
for i in df_work.index:
q = df_work['quantity'][i]
for k in df_work.index:
if i!=k:
if abs(q-df_work['quantity'][k])<3:
df_result = df_result.append(df_work[i:i+1], ignore_index=True)
df_result
</code>
выдает желаемое:
<code>
key category quantity
0 a01 good 33
1 a01 good 32
2 b03 broken 11
3 a01 good 13
</code>
то есть я хочу получить DataFrame, в котором есть только те строки df_work, значение поля quantity в которых отстоят от значений в том же поле в других строках "недалеко". В данном случае по модулю на 2 и менее отстоят строки с 33,32 и 11,13.
Есть ли более изящный (Python-стиль) способ отфильтровать DataFrame желаемым образом за пару строк?
|
Для начала перетасуем DF - исключительно для наглядности (т.к. в оригинальном DF заданным условиям удовлетворяют первые четыре строки идущие подряд).
<code>
In [56]: d = df_work.sample(frac=1)
In [57]: d
Out[57]:
key category quantity
2 b03 broken 11
0 a01 good 33
4 a01 broken 2
3 a01 good 13
5 a01 good 5
1 a01 good 32
</code>
Решение:
создаем матрицу абсолютных разниц для столбца <code>
quantity</code>, воспользовавшись np.subtract.outer():
<code>
In [70]: r = np.abs(np.subtract.outer(d['quantity'], d['quantity'].unique(), dtype='int16'))
In [71]: r
Out[71]:
array([[ 0, 22, 9, 2, 6, 21],
[22, 0, 31, 20, 28, 1],
[ 9, 31, 0, 11, 3, 30],
[ 2, 20, 11, 0, 8, 19],
[ 6, 28, 3, 8, 0, 27],
[21, 1, 30, 19, 27, 0]], dtype=int16)
</code>
получаем индексы строк, удовлетворяющих условиям:
<code>
In [72]: idx = ((r > 0) & (r < 3)).nonzero()[0]
In [73]: idx
Out[73]: array([0, 1, 3, 5], dtype=int64)
</code>
выбираем строки по индексам:
<code>
In [74]: res = d.iloc[idx]
In [75]: res
Out[75]:
key category quantity
2 b03 broken 11
0 a01 good 33
3 a01 good 13
1 a01 good 32
</code>
|
22,802 | Добавление столбца в DataFrame с вычислением значений для него
Ниже приведенный скрипт, который подсчитывает частоту появление лоторейных шаров в играх, сортирует результат по убыванию по частоте и разбивает полученную стастику на категории по 3 шара.
Вопрос - как правильно добавить столбец в DataFrame и расчитать для него значение не используя цикл? Результат должен соотвествовать результату работы ниже приведенного скрипта.
Исходный код
<code>
import pandas as pd
import argparse as ap
import numpy as np
from itertools import combinations
from prettytable import PrettyTable
from collections import Counter
import json
from random import randint
from itertools import chain
import operator
from functools import reduce
def ArgParser():
parser = ap.ArgumentParser(description='Description of your program')
parser.add_argument('-d','--draws', help='Test result', required=True)
args = vars(parser.parse_args())
return args
def main():
lastNDraws = 20
args = ArgParser()
draws = pd.read_csv(args['draws'], sep=';',header=0, index_col='draw_id')
bc = (draws.stack().value_counts()).to_frame()
print(bc)
bc['category'] = 0
bc.columns = (['count','category'])
for i in range(0, len(bc)):
bc.values[i][1] = i // 3
print(bc)
print('The End')
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
1) Результат работы скрипта
<code>
count category
32 28 0
6 27 0
27 26 0
1 25 1
22 24 1
13 24 1
4 23 2
30 23 2
9 23 2
23 23 3
12 23 3
15 23 3
29 22 4
8 22 4
28 21 4
16 21 5
25 21 5
11 21 5
7 20 6
18 20 6
33 20 6
19 19 7
21 19 7
24 19 7
26 19 8
17 18 8
35 18 8
5 18 9
14 17 9
31 16 9
3 16 10
2 15 10
10 14 10
36 12 11
34 11 11
20 10 11
</code>
Исходные данные.
<code>
draw_id;ball1;ball2;ball3;ball4;ball5;ball6;ball7
1;9;11;17;29;30;33;36
2;5;6;9;11;15;33;28
3;4;5;10;14;20;30;8
4;4;21;22;25;26;36;6
5;1;11;13;17;24;29;36
6;2;17;22;24;27;30;1
7;4;15;26;28;29;35;34
8;12;22;24;26;31;33;2
9;6;9;16;24;33;34;17
10;3;8;12;19;27;31;1
11;4;5;7;9;14;20;25
12;9;20;32;33;35;36;22
13;16;19;23;25;29;32;12
14;6;10;11;17;33;35;15
15;1;5;16;19;22;28;33
16;3;6;7;8;16;29;12
17;1;3;10;19;24;32;23
18;9;25;27;29;33;35;22
19;7;13;17;18;21;34;6
20;7;14;18;20;27;33;28
21;1;3;5;8;22;23;25
22;4;5;13;19;28;34;11
23;3;24;26;32;35;36;14
24;2;7;18;22;30;32;4
25;5;22;28;30;31;33;3
26;1;4;6;28;31;32;13
27;7;10;15;18;23;30;8
28;6;10;12;16;18;19;4
29;9;12;16;21;23;27;3
30;6;15;18;19;25;29;2
31;4;7;22;28;29;30;15
32;3;7;14;18;33;35;29
33;4;14;21;23;28;29;30
34;2;5;9;21;26;27;20
35;1;3;9;11;13;17;27
36;11;13;15;28;32;35;18
37;3;11;16;21;28;35;15
38;1;2;12;13;14;15;6
39;5;10;13;16;18;21;20
40;1;4;18;23;32;36;7
41;6;9;13;17;18;35;23
42;11;13;19;23;24;27;12
43;2;3;8;14;32;35;25
44;1;5;12;14;21;25;9
45;2;4;15;25;28;31;9
46;19;21;23;26;30;35;2
47;11;16;22;23;24;30;8
48;8;9;11;27;30;35;32
49;1;15;22;26;31;32;25
50;3;5;8;12;16;21;7
51;7;8;13;21;22;32;30
52;1;4;8;14;27;30;12
53;2;16;20;22;27;30;21
54;1;5;16;25;27;36;22
55;4;26;28;30;32;33;6
56;5;10;13;18;24;27;29
57;1;4;5;8;22;25;28
58;3;11;24;27;29;34;17
59;1;2;6;9;14;23;32
60;5;10;12;15;24;33;22
61;5;12;15;23;24;32;18
62;2;5;11;13;25;28;10
63;8;13;18;19;27;31;12
64;7;9;11;23;32;34;22
65;2;4;7;15;27;30;26
66;4;12;15;16;17;19;11
67;6;7;9;12;17;19;27
68;12;17;25;27;32;33;36
69;6;19;20;26;27;35;21
70;6;15;21;32;34;35;1
71;4;7;9;10;14;23;26
72;6;21;26;30;31;32;28
73;3;8;13;22;29;31;12
74;6;8;13;15;27;34;5
75;8;13;24;29;31;33;6
76;6;14;17;23;26;32;21
77;4;9;15;16;23;32;13
78;1;8;13;23;27;33;24
79;1;13;16;26;29;32;6
80;9;12;16;22;24;35;32
81;8;9;18;19;23;28;20
82;1;6;7;20;28;29;32
83;8;17;22;25;26;31;11
84;3;11;18;24;26;29;1
85;10;11;13;21;27;30;6
86;2;13;23;25;30;35;29
87;14;16;17;25;29;30;4
88;7;8;12;22;25;31;16
89;16;23;24;27;32;33;19
90;6;16;18;25;27;28;7
91;13;15;17;19;24;32;6
92;1;12;15;19;27;34;36
93;3;6;7;9;18;33;31
94;6;11;12;14;21;29;23
95;8;11;14;15;29;36;22
96;1;9;14;25;30;32;26
97;4;10;25;31;35;36;17
98;9;16;27;32;35;36;23
99;10;21;28;29;31;34;17
100;1;12;13;24;26;33;22
101;2;4;15;18;19;30;8
102;4;7;10;19;30;33;34
103;1;11;15;18;28;31;26
</code>
|
Чтобы создать новый столбец - просто присвойте фрейму <code>
список</code> или <code>
1D numpy array</code> длина которого соответствует длине DataFrame'а :
<code>
df['new_column_name'] = [...]
</code>
Код:
<code>
bc = (draws.stack().value_counts()).to_frame(name='count')
bc['category'] = np.arange(len(bc)) // 3
</code>
результат:
<code>
In [54]: bc
Out[54]:
count category
32 28 0
6 27 0
27 26 0
22 24 1
13 24 1
1 24 1
9 23 2
.. ... ...
3 16 9
31 15 10
2 15 10
10 13 10
36 12 11
20 10 11
34 10 11
[36 rows x 2 columns]
</code>
|
22,803 | zip_command, как она работает в данном коде
Кто сможет объяснить 6-ую строку данного кода?
<code>
1.import os
2.import time
3.source = ['"C:\Program Files\WinRAR"']
4.target_dir = 'D:\\Backup' # Подставьте тот путь, который вы будете использовать.
5.target = target_dir + os.sep + time.strftime('%Y%m%d%H%M%S') + '.zip'
6.zip_command = "zip -qr {0} {1}".format(target, ' '.join(source))
7.if os.system(zip_command) == 0:
8. print('Резервная копия успешно создана в', target)
9.else:
10. print('Создание резервной копии НЕ УДАЛОСЬ')
</code>
|
В строку на место <code>
{0}</code> подставляется первый аргумент метода format, на место <code>
{1}</code> второй, а потом получившаяся строка присваивается переменной <code>
zip_command</code>.
|
22,804 | Как получить имя пользователя во всех падежах | VK_API Python
Всем привет! Есть такая необходимость, что в некоторых местах надо бы использовать другой <code>
name_case</code> для одного и того же пользователя.
Каждый раз выполнять <code>
vk.users.get</code> как минимум не красиво (как максимум - приведёт к более долгому выполнению кода), а делать что-то на подобие такого(ниже) - приведёт либо к возврату с ошибкой "слишком много запросов за секунду", либо вообще работать не будет:
<code>
# Что это за завтрак из макарон?
def get_all_namecases_user(user_id):
return {
'nom' : {
'first_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'nom'
)[0]['first_name'],
'last_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'nom'
)[0]['last_name']
},
'gen' : {
'first_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'gen'
)[0]['first_name'],
'last_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'gen'
)[0]['last_name']
},
'dat' : {
'first_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'dat'
)[0]['first_name'],
'last_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'dat'
)[0]['last_name']
},
'acc' : {
'first_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'acc'
)[0]['first_name'],
'last_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'acc'
)[0]['last_name']
},
'ins' : {
'first_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'ins'
)[0]['first_name'],
'last_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'ins'
)[0]['last_name']
},
'abl' : {
'first_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'abl'
)[0]['first_name'],
'last_name' : vk.users.get (
user_ids = user_id,
name_case = 'abl'
)[0]['last_name']
}
}
</code>
Как можно выйти из этой ситуации?
|
Не знаю, знакомы ли Вы с методом, таким как <code>
execute</code>, но хочу сказать, чтобы не делать велосипеды и тратить время на много запросов, можно воспользоваться им, вот пример:
<code>
var user_id = 1,
i = 0;
var inp = ["nom", "gen", "dat", "acc", "ins", "abl"],
out = [];
while (i < inp.length)
{
out = out + API.users.get({
user_ids: user_id,
name_case: inp[i]
});
i = i + 1;
}
return out;
</code>
В результате мы получим массив объектов со всеми значениями в нужных падежах.
|
22,805 | Не могу обновить данные в таблице Django?
Есть сайт, где я вывожу в цикле элементы таблицы таким образом:
<code>
<ul>
{% for topic in topics %}
<li><a href="/topic/{{ topic.pk }}">{{ topic.subject}}<br />
{ topic.text}}</a></li>
{% endfor %}
</ul>
</code>
Я хочу добавить около каждого элемента кнопку, при нажатии которой topic.subject, topic.text данной конкретной ячейки будут добавляться в другую раннее созданную таблицу.
Используя только Django при этом.
Можно вызывать функцию во <code>
views.py</code> по нажатию кнопки, но как передать в неё subject u text? Может, можно как-то построить пост-запрос, используя используя эти данные. У меня пока ничего не вышло.
Всем заранее спасибо.
|
Отвечу сам, мужики. Сделал не без помощи одного хорошего разработчика.
<code>
<input type="checkbox" name="{{topic.pk}}">
</code>
такой или подобный код засовываем в цикл. А после всего списка делаем кнопку с <code>
input type="submit"</code>. Весь цикл и кнопку оборачиваем в <code>
<form> ... </form></code>. После чего POST-запросом по нажатию отправляем отмеченные элементы в функцию во <code>
views.py</code>. А там уже можно с ними делать что угодно.
Такие дела.
|
22,806 | Как задать конкретную длину строкового атрибута класса на python?
Необходимо написать класс, каждый экземпляр которого имеет обязательный строковый атрибут (например 'str_attr') длиной ровно 10 символов. Как наложить такое ограничение на атрибут?
|
Использовать свойства:
<code>
class SomeClass:
def __init__(self):
self._str_attr = None
@property
def str_attr(self):
return self._str_attr
@str_attr.setter
def str_attr(self, value):
if not isinstance(value, str):
raise ValueError('Значение должно быть строкой')
if len(value) > 10:
raise ValueError('Слишком длинная строка')
self._str_attr = value
some_obj = SomeClass()
some_obj.str_attr = 'Hello'
</code>
|
22,807 | Как перебирает значения цикл for в Python 3.5
Всем привет! Пока я занимался своим проектом, я заметил, что если прибавить число к переменной из цикла <code>
for</code>, то он начинает себя вести "не соовсем адекватно".
Обычный, непримечательный цикл <code>
for</code>:
<code>
for x in range(1,10):
logging.info('X = {}'.format(x))
</code>
На выходе стандартная ситуация:
<code>
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 1
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 2
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 3
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 4
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 5
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 6
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 7
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 8
[03.14.2019 18:17:40 | INFO]: X = 9
</code>
Но стоит только сделать так:
<code>
for x in range(1,10):
x += 7
logging.info('X = {}'.format(x))
</code>
То мой Python 3.5 сходит с ума:
<code>
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 8
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 9
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 10
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 11
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 12
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 13
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 14
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 15
[03.14.2019 18:18:03 | INFO]: X = 16
</code>
В чём собственно причина данной проблемы и как можно её решить?
|
На самом деле, все правильно.
Когда интерпретатор обрабатывает строку <code>
for x in range(1,10):</code> вычисляются все значения <code>
x</code> по которым надо пройти.
То есть, список выражений вычисляется один раз, а затем набор выполняется один раз для каждого элемента,
В вашем случае список выражений будет <code>
1, 2, 3 ..</code>.
Потом вы меняете <code>
x</code> внутри цикла, но на новой итерации цикла <code>
x</code> снова принимает значения из заранее вычисленного списка выражений, и вы снова его увеличиваете.
Первая итерация:
<code>
for x in range(1,10): # x = 1
x += 7 # x = 1 + 7 = 8
logging.info('X = {}'.format(x))
</code>
Вторая итерация:
<code>
for x in range(1,10): # x = 2
x += 7 # x = 2 + 7 = 9
logging.info('X = {}'.format(x))
</code>
Ну и ссылка на доку
|
22,808 | logger: одновременный вывод в консоль и в файл
Нужно логирование и в консоль, и в файл, но если указать, что надо логировать в файл, то логи в консоль не выводятся.
К примеру такой код:
<code>
#!/usr/bin/python3.5
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
def main():
logging.basicConfig(format = '[%(asctime)s | %(levelname)s]: %(message)s', datefmt='%m.%d.%Y %H:%M:%S', level=logging.INFO)
logging.info('Info message??))')
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Всё нормально, логи выводятся в консоль.
А вот если указать <code>
filename</code>, то логи пишутся только в файл:
<code>
#!/usr/bin/python3.5
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
def main():
logging.basicConfig(filename = 'Log.log', format = '[%(asctime)s | %(levelname)s]: %(message)s', datefmt='%m.%d.%Y %H:%M:%S', level=logging.INFO)
logging.info('Info message??))')
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Хотелось бы вывод и туда(консоль) и туда(файл), как это можно сделать?
|
<code>
import logging
file_log = logging.FileHandler('Log.log')
console_out = logging.StreamHandler()
logging.basicConfig(handlers=(file_log, console_out),
format='[%(asctime)s | %(levelname)s]: %(message)s',
datefmt='%m.%d.%Y %H:%M:%S',
level=logging.INFO)
logging.info('Info message??))')
</code>
|
22,811 | Найти общие элементы во вложенных списках
Цель такова: найти общие элементы среди элементов в <code>
list</code>.
Допустим, имеется список:
<code>
x = [['c', 'p', 'd', 'a', 'b'], ['p', 'v', 'b'], ['s', 'p', 'v', 'b']]
</code>
Нужно сделать что-то такое, чтобы найти общие элементы в листах, которые в листе. Аналогично <code>
x[0] & x[1] & x[2]</code> (возвращает <code>
{'p', 'b'}</code>).
Лист используется не просто так, а потому, что неизвестно, сколько элементов в нем будет (от 1 до n).
Помогите найти самое простое решение, спасибо.
|
Решение через set.intersection:
<code>
>>> x = [['c', 'p', 'd', 'a', 'b'], ['p', 'v', 'b'], ['s', 'p', 'v', 'b']]
>>> set.intersection(*map(set, x))
{'b', 'p'}
</code>
|
22,812 | Биннинг (категоризация) количественной переменной на категории
На примере набора данных Титаник, нужно создать столбец <code>
Age_Cathegory</code> который соответствует столбцу <code>
Age</code> по маппингу:
<code>
0-10</code> лет <code>
Child</code>,
<code>
10-20</code> лет <code>
Teen</code>,
<code>
20-max</code> лет <code>
Adult</code>,
Нужно использовать функцию <code>
map()</code>
|
Для этого сущесвует специальная функция pd.cut():
<code>
df = pd.read_csv(r'C:\download\data\titanic\train.csv')
bins = [0, 10, 20, 150]
labels = ['Child','Teen','Adult']
df['age_cat'] = pd.cut(df['Age'], bins=bins, labels=labels)
</code>
результат:
<code>
In [124]: df[['Age','age_cat']].sample(frac=1)
Out[124]:
Age age_cat
788 1.0 Child
67 19.0 Teen
593 NaN NaN
343 25.0 Adult
446 13.0 Teen
310 24.0 Adult
74 32.0 Adult
.. ... ...
879 56.0 Adult
817 31.0 Adult
438 64.0 Adult
217 42.0 Adult
693 25.0 Adult
498 25.0 Adult
326 61.0 Adult
[891 rows x 2 columns]
</code>
|
22,813 | Как работает данная строка?
Объясните пожалуйста как работают эти 2 строки:
<code>
query = form.cleaned_data['query']
results = Post.objects.annotate(search=SearchVector('title', 'body')).filter(search=query)
</code>
views.py
<code>
def post_search(request):
form = SearchForm()
query = None
results = []
if 'query' in request.GET:
form = SearchForm(request.GET)
if form.is_valid():
query = form.cleaned_data['query']
results = Post.objects.annotate(search=SearchVector('title', 'body')).filter(search=query)
return render(request,'blog/post/search.html',{'form': form,
'query': query,
'results': results})
</code>
forms.py
<code>
class SearchForm(forms.Form):
query = forms.CharField()
</code>
|
<code>
query = form.cleaned_data['query']</code>
Очень просто, получаем строку поиска. Например, пришел запрос следующего вида:
uri?tab=1&key=value&query=то%20что%20ввели%20в%20строку%20поиска
после валидации формы, то есть после вызова <code>
form.is_valid()</code> form.cleaned_data будет содержать словарь: <code>
{'query': 'то что ввели в строку поиска'}</code>
подробнее здесь.
annotate указывает как нужно составить SQL запрос. SearchVector указывает по каким полям нужно проводить полнотекстовый поиск. Через filter передаем "аргументы" для SQL запроса.
Подробнее здесь и здесь.
|
22,814 | read_sql превращает большие целые числа в числа с плавающей точкой - как этого избежать?
Всем привет.
Я беру данные из БД с помощью функции Pandas <code>
read_sql()</code>.
В ней хранятся id, представляющие собой целое число из 20 знаков и которые могут быть null.
Особенность функции read_sql состоит в том, что если данные в поле содержат null, то тип данных поля переводится из int во float. В результате число переводится в экспоненциальный формат, но самое главное - теряется точность (а это неприемлемо):
<code>
Код:
print(int(float(10000000000000000000 + 1)))
Результат:
10000000000000000000
</code>
Я пытался использовать аргумент coerce_float = False, но это не работает.
Как можно с этим справиться?
|
Т.к. речь идёт об <code>
id</code> (идентификаторе) и вам врядли понадобится совершать арифметические действия с данным столбцом, то удобнее всего читать данный столбец как строку:
<code>
qry = """SELECT cast(id as varchar), ... FROM table_name WHERE ..."""
df = pd.read_sql(qry, conn)
</code>
|
22,815 | Django. Как в ModelAdmin в поле prepopulated_fields передать pk
Использую для генерации url поле SlugField в модели в связке с prepopulated_fields в админке, и для того чтобы поле slug было уникально решил передать параметр id в prepopulated_fields. Но Django выдает мне ошибку и говори что это поле нельзя использовать в prepopulated_fields. Как можно slug сделать уникальным(применение id в конце не обязательно), при том что поле с которого оно генерируется не уникально?
models.py
<code>
class Product(models.Model):
title = models.CharField(max_length=50)
slug = models.SlugField(unique=True)
id = models.AutoField(primary_key=True)
</code>
admin.py
<code>
@admin.register(Product)
class ProductAdmin(admin.ModelAdmin):
prepopulated_fields = {"slug": ("title","id")}
</code>
|
Генерация slug по id
Вариант 1
<code>
class Product(models.Model):
title = models.CharField(max_length=50)
slug = models.SlugField(unique=True, blank = True, null=True)
def save(self):
super(Product, self).save()
if not self.slug:
self.slug = slugify(self.title) + '-' + str(self.id)
super(Product, self).save()
</code>
В таком случае вам не нужно использовать <code>
prepopulated_fields</code>
Вариант 2
admin.py
<code>
@admin.register(Product)
class ProductAdmin(admin.ModelAdmin):
prepopulated_fields = {"slug": ("title",)}
</code>
models.py
<code>
def save(self):
super(Product, self).save()
if not self.slug.endswith('-' + str(self.id)):
self.slug += '-' + str(self.id)
super(Product, self).save()
</code>
|
22,816 | Python почему происходит AttributeError в цикле while?
<code>
import imaplib
import email
def main():
mail = imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com')
mail.login('********@gmail.com', '********')
mail.list()
while(True):
# Ниже строка из-за которой ошибка!
mail.select("inbox") # Подключаемся к папке "входящие".
result, data = mail.search(None, "ALL")
ids = data[0] # Получаем сроку номеров писем
id_list = ids.split() # Разделяем ID писем
latest_email_id = id_list[-1] # Берем последний ID
result, data = mail.fetch(latest_email_id, "(RFC822)") # Получаем тело письма (RFC822) для данного ID
raw_email = data[0][1] # Тело письма в необработанном виде
# включает в себя заголовки и альтернативные полезные нагрузки
mail = email.message_from_bytes(raw_email)
a = mail.get_payload()[ 0 ].get_payload(decode=True)
print(a.decode('utf-8'))
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Почему срабатыавет <code>
AttributeError: 'Message' object has no attribute 'select'</code>?
При этом программа нормально продолжает работать и даже выводит последнее полученное на почту письмо.
|
mail = email.message_from_bytes(raw_email)
После первой итерации вы перезаписывете переменную mail
А она должна быть хэндлером для imap
mail = imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com')
|
22,820 | AttributeError: 'int' object has no attribute 'get'
Не понимаю как исправить код, чтобы все заработало? Выдает эту ошибку: AttributeError: 'int' object has no attribute 'get'
<code>
from tkinter import *
from tkinter import messagebox
def spin():
v=0
if v.get()<10:
v='0'+str(v.get())
elif v.get()>9:
v=str(v.get())
root=Tk()
root.title("Нумерация")
v=IntVar()
mes=Label(root,text='Выберите месяц')
mes.pack()
mes_1=Spinbox(root, textvariable=v, from_=1, to=12, command=spin)
mes_1.pack()
root.mainloop()
</code>
|
У числа нет метода <code>
get()</code>, который вы пытаетесь выполнить. Исправить нужно так:
<code>
if v < 10:
v = '0'+str(v)
else:
v = str(v)
</code>
А учитывая, что прямо перед этим вы присваиваете v = 0, то можно все сократить до
<code>
def spin():
v = "00"
</code>
Второй вариант (то, что вам на самом деле нужно):
<code>
mes_1=Spinbox(root, values=("01", "02", "03", "04", "05", "06" и т.д.))
</code>
А функцию <code>
spin()</code> вообще удалить.
|
22,822 | Почему Python не видит атрибут, который задается при создании класса?
Создал класс для нанесения текста на изображение.
<code>
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
class Blank():
def __init___(self):
self.loadImage()
self.txt = Image.new('RGBA', self.img.size, (255,255,255,0))
self.draw = ImageDraw.Draw(self.txt)
def loadImage(self):
try:
self.img = Image.open('sts.png').convert("RGBA")
except IOError:
print("Unable to load image")
sys.exit(1)
def setSerialNumber(self, serial_number):
(x, y) = (900, 50)
message = serial_number
font_serial = ImageFont.truetype('2057.ttf', size=43)
self.draw.text((x, y), message, fill=(200, 0, 0, 255), font=font_serial)
def saveImage(self):
combined = Image.alpha_composite(self.img, self.txt)
combined.save('sts_new.png')
</code>
вот так его вызываю
<code>
sts = Blank()
if request.method == 'POST':
sts.setSerialNumber(request.form.get("serial_number"))
sts.saveImage()
</code>
Но выдается ошибка
<code>
AttributeError: 'Blank' object has no attribute 'draw'
</code>
Почему он не видит этот атрибут, ведь он задается при создании класса?
|
Инициализация класса не выполняется, потому что в методе <code>
__init___(self)</code> слишком много подчеркиваний в названии, а именно - сзади три. Вот так правильно:
<code>
class Blank:
def __init__(self):
</code>
|
22,823 | Проверка наличия виджета во Фрейме
Всем привет, пишу небольшую программку с интерфейсом на Tkinter и столкнулся со сложностью.
Условно, при вызове функции (клике по значениям во Frame А), условные параметры передаются в соседний фрейм (Frame B) и визуализируются, каждый раз обновляясь в виджете Entry.
В зависимости от значения переданного параметра (например "OMS"), необходимо предоставить возможность выбора выполнить еще какую-то операцию (функцию), и для этого отрисовывается кнопка ("Do Smt").
Но после выбора следующего значения кнопка остается "висеть" во фрейме В.
Подскажите можно ли как-то реализовать проверку в функции user_choice наличия кнопки во Фрейме В и удаления ее.
Понимаю, что можно перед каждым вызовом user_choice() удалять все виджеты Frame B и отрисовывать их заново, но данное решение кажется костылем, хочется найти более деликатное решение
Код примера:
<code>
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
class main_interface():
def __init__(self):
self.window = tk.Tk()
self.window.geometry("20x450")
self.create_widgets()
def create_widgets(self):
self.window['padx'] = 10
self.window['pady'] = 10
entry = ttk.Entry(self.window, width=30)
entry.grid(row=1, column=1, sticky=tk.W, pady=3)
frame1 = ttk.LabelFrame(self.window, text="Frame A", relief=tk.RIDGE, width=200, height=200)
frame1.grid(row=1, column=1, sticky=tk.E + tk.W + tk.N + tk.S)
frame2 = ttk.LabelFrame(self.window, text="Frame B", relief=tk.RIDGE, width=200, height=200)
frame2.grid(row=1, column=2, sticky=tk.E + tk.W + tk.N + tk.S)
entry = ttk.Entry(frame2, width=30)
entry.grid(row=1, column=1, sticky=tk.W, pady=3)
request = {"NSK": "9383XXXX",
"OMS": "9381XXXX",
"TMN": "9345XXXX",
"KZN": "9843XXXX",
"NNV": "9831XXXX"}
for row, (key, value) in enumerate(request.items()):
formated_text = " {} - {}".format(key, value)
found_result_label = ttk.Label(frame1, text=formated_text)
selected_string = key, value
found_result_label.bind("<Button-1>", func=lambda event, text=selected_string: user_choice(text))
found_result_label.grid(row=row, column=1, sticky=tk.W)
def user_choice(text):
entry.delete(0, "end")
entry.insert(0, text)
if text[0] == "OMS":
button = ttk.Button(frame2, text="Do Smt", command=lambda: fx())
button.grid(row=2, column=1, sticky=tk.W)
def fx():
pass
program = main_interface()
program.window.mainloop()
</code>
|
Можно записывать кнопку в поле объекта, при необходимости ее удалять
<code>
self.button = None
def user_choice(text):
entry.delete(0, "end")
entry.insert(0, text)
if self.button: # Если кнопка уже существует -
self.button.destroy() # уничтожить!!!
self.button = None
if text[0] == "OMS":
self.button = ttk.Button(frame2, text="Do Smt", command=lambda: fx())
self.button.grid(row=2, column=1, sticky=tk.W)
</code>
|
22,825 | Как передать путь к файлу и название файла в виде двух значений переменных?
Я хочу реализовать скрипт таким образом, чтобы человек вводил путь к файлу-источнику, путь к файлу-назначению, файл-источник и файл-приёмщик без вмешательства в код. Значения скрипт принимает, но когда дело доходит до открытия файла, скрипт выдаёт ошибку. Вот код
<code>
path = [0] * 2
sourcefile = 0
destinationfile = 0
print("Please write your source path:")
input(path[0])
print("Please write your destination path:")
input(path[1])
print("Source name of your file is ")
input(sourcefile)
print("Destination name of your file is ")
input(destinationfile)
with open(r"%s"+"%s" % (path[0], sourcefile), 'r') as file_in:
</code>
Проблема начинается на моменте <code>
with open</code>. Кто знает, прошу помочь.
|
Вот здесь
<code>
print("Please write your source path:")
input(path[0])
</code>
вы совершенно неправильно используете <code>
input</code>.
На самом деле, аргументом у него нужно указывать тот текст, который вы хотите показать пользователю. А полученное значение <code>
input</code> возвращает как результат, и его нужно явно присваивать переменной.
То есть эти две строчки нужно переписать так:
<code>
path[0] = input("Please write your source path: ")
</code>
И остальные инпуты переписать аналогично.
|
22,826 | Можно ли при наследовании класса выполнить какой-то код?
Вот есть класс
<code>
class A:
initialize = False
</code>
Есть другой класс
<code>
class B(A):
initialize = True
</code>
Так вот мне нужно, если наследуется класс от класса A и initialize = True выполнить определенный код, так сказать __init__только как classmethod
|
<code>
class MyMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
print(f"{name}, initialize={attrs['initialize']}")
if attrs['initialize']:
attrs['SUPER_VALUE'] = 42
attrs['run'] = lambda self=None: print('run!')
attrs['reverse_initialize'] = not attrs['initialize']
return super().__new__(cls, name, bases, attrs)
class A(metaclass=MyMeta):
initialize = False
class B(A):
initialize = True
print(hasattr(A, 'SUPER_VALUE')) # False
print(hasattr(B, 'SUPER_VALUE')) # True
print()
print(A.initialize, A.reverse_initialize) # False True
print(B.initialize, B.reverse_initialize) # True False
print()
print(B.SUPER_VALUE) # 42
B.run() # run!
b = B()
print(b.SUPER_VALUE) # 42
b.run() # run!
</code>
|
22,828 | Не могу поймать логи в python
Пытаюсь компилировать файлы С через <code>
os.system</code>, а потом ловить логи с ошибками. Пробовал такое решение:
<code>
import os
import sys
class Logger(object):
def __init__(self, filename="logfile.log"):
self.terminal = sys.stdout
self.log = open(filename, "a")
def __getattr__(self, attr):
return getattr(self.terminal, attr)
def write(self, message):
self.terminal.write(message)
self.log.write(message)
def flush(self):
pass
def compile_c(file_name: str):
"""
Compile C file
"""
os.system(f"gcc {file_name}")
if __name__ == "__main__":
sys.stdout = Logger()
compile_c("a.c")
# print("Hello world")
</code>
Ошибки, которые появлялись в результате компиляции a.c не ловились и не записывались в файл. Пробовал везде менять <code>
stdout</code> на <code>
stderr</code>, но результата такая замена не дала.
Еще интересно узнать, куда оправляются логи при правильной работе программы (допустим, когда происходит сборка проекта с помощью <code>
make</code>), и как определить, какие логи содержать информацию об ошибке (следовательно компиляция не удалась).
|
Вызов системной команды через <code>
os.system</code> выполняется в <code>
shell</code> - подпроцессе и не дает возможности получить код возврата и содержимое потоков вывода. Для таких задач необходимо использовать функционал модуля subprocess.
В самом простом случае скрипт, вызывающий компилятор, выглядит так:
<code>
import subprocess
subprocess.run(['gcc', 'test.c']).check_returncode()
</code>
Поток вывода компилятора будет направлен в терминал, из которого вызван скрипт (общий вывод для вызываемой команды и интерпретатора).
Вызов <code>
subprocess.run</code> возвращает объект типа <code>
CompletedProcess</code>, метод <code>
check_returncode</code> которого бросает исключение в том случае, если код возврата выполняемой команды отличен от 0. Можно добавить обработчик исключения для совершения дополнительных действий.
У самой функции subprocess.run есть параметры для более гибкого управления потоками <code>
I/O</code>.
Еще более расширенным функционалом обладает менее высокоуровневый класс subprocess.Popen.
P.S. Если реальная задача - это не освоение принципов и способов совершения вызовов системных функций из питона, а именно сборка проектов на <code>
C/C++</code>, то полезно будет обратить внимание на готовые системы сборки.
Waf
SCons
Обзор систем сборки SCons и Waf
|
22,829 | AttributeError: 'LinkedList' object has no attribute 'length' Не могу понять, как исправить ошибку
Ошибка возникает в этой строке self.length += 1
<code>
class Node:
def init(self, value=None, next=None):
self.value = value
self.next = next
class LinkedList:
def init(self):
self.first = None
self.last = None
self.length = 0
def str(self):
if self.first != None:
current = self.first
out = 'LinkedList [\n' + str(current.value) + '\n'
while current.next != None:
current = current.next
out += str(current.value) + '\n'
return out + ']'
return 'LinkedList []'
def clear(self):
self.init()
#добавление элементов в конец
def add(self, x):
a = timeit.default_timer()
self.length += 1
if self.first == None:
# self.first и self.last будут указывать на одну область памяти
self.last = self.first = Node(x, None)
else:
# здесь, уже на разные, т.к. произошло присваивание
self.last.next = self.last = Node(x, None)
print(timeit.default_timer() - a)
L = LinkedList()
L.add(1)
print(L)
L.add(15)
print(L)
</code>
|
Метод <code>
__init__</code> должен иметь именно такое имя - с двойными подчёркиваниями в начале и в конце. Только при таком написании он будет автоматически срабатывать при создании объекта.
У вас же написано просто <code>
init</code> - такой метод не будет срабатывать автоматически, и если вы не запустите его явно, то он никогда и не выполнится.
Поэтому все атрибуты, которые в нём создаётся, не будут созданы, и у объекта не будет атрибута <code>
.length</code>
|
22,830 | Python.Ожидание запроса
У меня есть основной цикл вида:
<code>
while True:
for event in longpoll.listen():
if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
if sms == '!':
mes('Бла бла бла ответ')
</code>
Он ловит новые сообщения которому приходят боту, всё миленько и работает, но появилась нужна более сложных команд, то есть пользователь пишет к примеру "настройки" бот ему пишет вроде <code>
"1-включить аниме,2-включать аниме всегда,3-автоматически убивать анимешников"</code> пользователь отвечает и бот понимает, что цифра <code>
2</code> это ответ на предыдущее сообщение, а не новая команда в основном цикле
Была идея реализовать через <code>
time.sleep()</code> Вроде засыплять бота и после конца засыпки смотреть что ответил человек, но идея в корне бредовая
Я нырнул в многопоточность:
<code>
def quest():
t2 = threading.Thread(target=quest)
t2.start()
yt = 1
while yt < 2:
for event in longpoll.listen():
if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
if sms == 'подкоманда 1':
mes('ответ на подкоманду 1')
if sms == 'конец настроек':
yt = yt +1
t2.join()
</code>
Был создан вот такой монстр, который создавал под.while, но тут появился проблема с его выходом.
Вот в итоге обращаюсь к каждому читающему с просьбой о помощи, очень нждаюсь в подсказке реализации данной идеи, <code>
input</code> то тут не впишеь
|
Чат-ботов удобно реализовывать на конечных автоматах.
Например:
<code>
from enum import Enum
# Допустимые состояния диалога
class State(Enum):
INITIAL = 1
SETTINGS = 2
# Допустимые настройки
class Anime(Enum):
PLAY_ANIME = 1
PLAY_ANIME_ALWAYS = 2
AUTO_KILL_OTAKU = 3
# Текущее состояние
state = State.INITIAL
# Текущие настройки
settings = Anime.PLAY_ANIME
while True:
for event in longpoll.listen():
if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
if state == State.INITIAL: # состояние INITIAL
if sms == 'настройки':
state = State.SETTINGS # переходим в состояние SETTINGS
mes('1-включить аниме,2-включать аниме всегда,3-автоматически убивать анимешников')
else:
mes('неверная команда')
elif state == State.SETTINGS: # состояние SETTINGS
if sms == '1':
settings = Anime.PLAY_ANIME
state == State.INITIAL # переходим в состояние INITIAL
elif sms == '2':
settings = Anime.PLAY_ANIME_ALWAYS
state == State.INITIAL # переходим в состояние INITIAL
elif sms == '3':
settings = Anime.AUTO_KILL_OTAKU
state == State.INITIAL # переходим в состояние INITIAL
else:
mes('неверная команда')
</code>
|
22,831 | VkBotLongPoll игнорирует сообщения из беседы
Попробовал написать чат-бота для вк, используя LongPoll. В чём проблема: на личные сообщения он реагирует, а сообщения из конференции игнорирует. Код:
<code>
import vk_api
from vk_api.bot_longpoll import VkBotLongPoll, VkBotEventType
import random
def main():
replies = [ "ответ1", "ответ2", "ответ3" ]
bot_session = vk_api.VkApi(token="Токен сообщества-бота, доступ ко всему")
bot_api = bot_session.get_api()
longpoll = VkBotLongPoll(bot_session, "id сообщества-бота")
for event in longpoll.listen():
print("got event")
if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
print("message")
bot_api.messages.send(
random_id = random.getrandbits(32),
peer_id = event.obj.peer_id,
message = random.choice(replies)
)
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
При написании сообщений в беседе в консоли даже не появляется "got event". В настройках LongPoll сервера указано реагирование только на входящие сообщения и добавления записей на стену.
|
Решение: Бота необходимо было упомянуть (например, <code>
@club66666 Эй ты</code>), либо администратор беседы должен дать ему полный доступ к переписке. Также добавлю, что слушание Long Poll сервера следует обернуть в <code>
try except</code>, ибо в случае простоя он валится и бросает исключение таймаута. В коде это выглядит так:
<code>
import requests
bot_session = vk_api.VkApi(token="Токен сообщества-бота, доступ ко всему")
bot_api = bot_session.get_api()
while True:
longpoll = VkBotLongPoll(bot_session, "id сообщества-бота")
try:
for event in longpoll.listen():
#...
except requests.exceptions.ReadTimeout as timeout:
continue
</code>
|
22,832 | Получаю ошибку при попытке отправки сообщения в беседу через VK_API Python
Играюсь с ботостроением и решил отправить сообщение в беседу, делаю такой код:
<code>
#!/usr/bin/python3.5
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import vk_api
from vk_api.bot_longpoll import VkBotLongPoll, VkBotEventType
from vk_api.utils import get_random_id
def main():
vk_session = vk_api.VkApi(token='ТОКЕН')
vk = vk_session.get_api()
longpoll = VkBotLongPoll(vk_session, 'ИД ГРУППЫ')
for event in longpoll.listen():
if event.obj.text == '[clubСКРЫТО|*СКРЫТО] ответь':
vk.messages.send(
random_id=get_random_id(),
chat_id = 111,
#peer_id = 2000000111,
message='Heh'
)
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Но на выходе получаю:
<code>
Traceback (most recent call last):
File "./2pb.py", line 24, in <module>
main()
File "./2pb.py", line 20, in main
message='Heh'
File "/home/boss/.local/lib/python3.5/site-packages/vk_api/vk_api.py", line 671, in __call__
return self._vk.method(self._method, kwargs)
File "/home/boss/.local/lib/python3.5/site-packages/vk_api/vk_api.py", line 636, in method
raise error
vk_api.exceptions.ApiError: [10] Internal server error
</code>
Назначал группу администратором беседы, давал доступ к переписке полный, пробовал отправлять вместе с <code>
peer_id</code>, пробовал без <code>
chat_id</code> - результат один и тот же.
Ключ сгенерирован на полный доступ.
В чем проблема? Подскажите пожалуйста.
|
Решение: в методе <code>
messages.send</code> получателя указать, как <code>
peer_id = event.obj.peer_id</code>
<code>
vk.messages.send(
random_id = get_random_id(),
peer_id = event.obj.peer_id,
message = 'Heh'
)
</code>
В таком случае бот будет отвечать, если: 1 - ему написали в личку, 2 - его упомянули в беседе. По хорошему ещё стоит проверять, что за событие мы ловим из <code>
longpoll.listen()</code>:
<code>
if event.type == VkBotEventType.MESSAGE_NEW:
vk.messages.send(
random_id = get_random_id(),
peer_id = event.obj.peer_id,
message = 'Heh'
)
</code>
|
22,834 | Нужно отличать str и int в input() Python 3.7.2
Нужно чтобы input() получал только строку и ничего больше кроме строк.
<code>
While True:
text = input()
print(type(text))
>> 12345
>> <class 'str'>
>> hello
>> <class 'str'>
</code>
В этом и проблема, нужно разграничивать их, а как это сделать что-то не доходит. Знаю про <code>
raw_input()</code> который был убран из python и переименован в <code>
input()</code>, он вроде как получал только строку. И еще пытался писать всякие исключения по типа
<code>
try:
text = str(input())
except ValueError:
print('Enter only string, please')
</code>
Это не работает, можно ввести как строку так и числа. А нужно только строку :) Помогите!
|
Всё, что вводится в <code>
input()</code> на выходе является строкой. Если вам не нужны числа, то можно проверить введенную строку функцией isalpha():
<code>
while True:
text = input(" ")
if text.isalpha():
break
else:
print('Enter only string, please')
</code>
Если во введенной строке разрешены пробелы и знаки препинания, то пригодится isnumeric():
<code>
if not text.isnumeric():
</code>
|
22,835 | Как убрать строки из файла от одного ключевого слова до другого?
У меня есть файл, в котором такое содержание:
<code>
CREATE TABLE some_name (
fv int,
sv int,
tv int)
CLUSTERED BY (fv,
sv,
tv)
SORTED BY (fv,
sv,
tv) INTO 2 BUCKETS;
-- more text afterwards
</code>
Мне нужно сделать так, чтобы скрипт стирал все слова от Clustered включительно до Buckets включительно, но точку с запятой к примеру не стирал. Как можно реализовать код? Мне предлагали такой:
<code>
start_word = "CLUSTERED"
end_word = "BUCKETS"
result_lines = []
with open(target_file, 'r') as f:
erasing = False
for line in f:
if not erasing and start_word in line:
// begin erasing lines
erasing = True
continue
if erasing and end_word in line:
// finished erasing lines
erasing = False
continue
if erasing:
// we are between the start and end of the section we want to erase
continue
else:
// either we haven't started erasing or we have already finished
result_lines.append(line)
print('\n'.join(result_lines))
</code>
Но он стирает точку с запятой и вообще всё, что на строках с Clustered и Buckets. Результат должен быть приблизительно таким:
<code>
CREATE TABLE some_name (
fv int,
sv int,
tv int)
-- more text afterwards;
</code>
|
воспользйтесь регулярными выражениями:
<code>
import re
#text = """
#CREATE TABLE some_name (
#fv int,
#sv int,
#tv int)
#CLUSTERED BY (fv,
# sv,
# tv)
#SORTED BY (fv,
# sv,
# tv) INTO 2 BUCKETS;
#-- more text afterwards
#"""
with open(target_file, 'r') as f:
text = f.read()
res = re.sub('CLUSTERED[\s\b\n\r]+[^;]*', '', text)
print(res)
</code>
<code>
CREATE TABLE some_name (
fv int,
sv int,
tv int)
;
-- more text afterwards
</code>
|
22,836 | Неправильно подбираются множители
Почему, когда я ввожу простое и двузначное(или больше) число, например, 11, то вместо множителя <code>
11</code>, он выводит <code>
1, 1</code>.
Помогите исправить мне ошибку.
Заранее спасибо.
<code>
nums = int(input("Сколько чисел: "))
for number in range(1, nums+1):
nums2 = int(input(f"Введите число {number}: "))
numbers.append(nums2)
numbers.sort()
for num in numbers:
num2 = int(num)
while delitels != num:
delimiy = 1
while delimiy < num2:
delimiy += 1
if num2 % delimiy == 0:
break
num2 /= delimiy
delitels = delitels * delimiy
deliteli2 += str(delimiy)
alldels3.append(deliteli2)
delitels = 1
deliteli2 = []
print(alldels3)
</code>
|
Дело в этой строке
<code>
deliteli2 += str(delimiy)
</code>
Если вы делаете <code>
+=</code> для списка, то это даёт тот же результат, что и метод <code>
extend</code>. Подробнее можно прочитать здесь.
Таким образом ваша строка не добавляется к списку, как один элемент. Вместо этого интерпретатор посимвольно итерируется по строке, и добавляет к списку каждый символ как отдельный элемент.
Чтобы ваш код работал так, как вы хотите, замените эту строку на
<code>
deliteli2.append(delimiy)
</code>
PS: И в будущем когда приводите в вопросе код, убедитесь, что он вообще запускается. Иначе вероятность того, что вам помогут, сильно снижается.
|
22,838 | При записывании отрицательного числа пишет "not all arguments converted during string formatting"
При записывании отрицательного числа пишет “not all arguments converted during string formatting”
<code>
import math
print("y=3,4x^2 при x<0, y=6√x при x>0")
x = float(input("x = "))
if x<0:
y=3,4*x*x
elif x==0:
y=0
else:
y=6*math.sqrt(x)
print('y = %.2f' % y)
</code>
|
В качестве десятичного разделителя нужно использовать точку, а не запятую:
<code>
y=3.4*x*x
</code>
Если там стоит запятая, то в <code>
y</code> сохраняется не одно число, а кортеж из двух чисел - <code>
(3, 4*x*x)</code>.
Подсказка на будущее: если происходит что-то непонятное, то просто выводите на печать содержимое переменных. Например, в этом случае строчка <code>
print (y)</code> после <code>
if...elif...else</code> показала бы, что в <code>
y</code> сохраняется не число, а кортеж.
|
22,839 | Как посчитать количество слов в введенном тексте?
<code>
from tkinter import *
from tkinter.filedialog import askopenfilename, asksaveasfilename
from tkinter.messagebox import *
import fileinput
import subprocess
sa = None
def _open():
global sa
sa = askopenfilename()
print(sa)
f = open(sa, "r", encoding='utf-8')
content = f.read()
txt.delete(1.0, END)
txt.insert(END, content)
def _save():
global sa
global content
content = txt.get(1.0, END)
f = open(sa, "w", encoding='utf-8')
f.write(content)
f.close()
def _about():
win = Toplevel(root)
win.iconbitmap('First_String.ico')
win.geometry('300x200')
lab = Label(win, text="First string version 1.4\n"
"Developer:NewModernSoft\n"
"2019.02.16\n"
"Copyrighted by NewModernSoft©")
lab.pack()
def _exit():
global sa
if askyesno("Exit", "Saved changes?"):
if sa is None:
sa = asksaveasfilename(defaultextension=".txt", filetypes=(("text file", "*.txt"), ("All Files", "*.*")))
_save()
root.destroy()
def _newwindow():
subprocess.call('First_String.exe')
root = Tk()
scrollbar = Scrollbar(root)
scrollbar.pack(side=RIGHT, fill=Y)
root.geometry("1000x800")
root.iconbitmap('First_String.ico')
root.title("First String")
txt = Text(root, width=110, height=500, font='14', yscrollcommand=scrollbar.set)
frame = Frame(root, height=30)
l1 = Label(frame, text="Word count:")
l2 = Label(frame, )
frame.pack(side=BOTTOM)
l1.pack(side=LEFT)
l2.pack(side=LEFT)
txt.pack(side=LEFT, fill=BOTH)
scrollbar.config(command=txt.yview)
scrollbar.bind('<MouseWheel>')
m = Menu(root)
root.config(menu=m)
fm = Menu(m)
m.add_cascade(label="File", menu=fm)
fm.add_command(label="New", command=_newwindow)
fm.add_command(label="Open", command=_open)
fm.add_command(label="Save", command=_save)
hm = Menu(m)
m.add_cascade(label="Help", menu=hm)
hm.add_command(label="About Program", command=_about)
hm.add_command(label="Exit", command=_exit)
root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", _exit)
root.mainloop()
</code>
|
Можно регуляркой сделать разбиение символом, но чтобы в результат не попали знаки пунктуации и т.п. придется сделать дополнительную обработку или использовать другую регулярку -- для поиска определенной последовательности символов (например <code>
findall(r'\b[\S]+\b', txt)</code>):
<code>
from re import split
txt = """First string version 1.4
Developer:NewModernSoft
2019.02.16
Copyrighted by NewModernSoft©
"""
# filter уберет пустые элементы
words = list(filter(None, split(r'\s+', txt)))
print(words)
# ['First', 'string', 'version', '1.4', 'Developer:NewModernSoft',
# '2019.02.16', 'Copyrighted', 'by', "NewModernSoft©"]
print(len(words)) # 9
</code>
PS.
Для этой задачи лучше всего использовать специализированные библиотеки, например nltk, но если что-то простое обрабатывается, то и регулярок хватит.
|
22,841 | Pandas - как отфильтровать DataFrame по значению,присутствующему в другом DataFrame?
Задача. Есть два DataFrame. В одном список того, что нас интересует, в другом - некоторые операционные данные, возможно содержащие интересующие нас строки:
<code>
import pandas as pd
df_report = pd.DataFrame({'key':["a01","a02","b07"], 'lookup':[True,False,True]})
df_work = pd.DataFrame({'key':["a01","a01","b03","a01","a01","a01"],
'category':["good","good","broken","good","broken","good"],
'quantity':[3,2,1,1,2,5],
})
df_result = pd.DataFrame(columns = df_work.columns, data = None)
for key in set(df_report['key']):
slice = df_work[df_work['key']==key]
if not slice.empty:
df_result = df_result.append(slice, ignore_index=True)
df_result
</code>
выдает желаемое:
<code>
key category quantity
0 a01 good 3
1 a01 good 2
2 a01 good 1
3 a01 broken 2
4 a01 good 5
</code>
то есть я хочу получить DataFrame, в котором есть только те строки <code>
df_work</code>, поле <code>
key</code> в которых встречается в поле <code>
key</code> из <code>
df_report</code>.
Весь этот огород я написал, т.к.
<code>
df_work.query('"key" in df_report["key"]')
</code>
выдает ошибку <code>
UndefinedVariableError: name 'df_report' is not defined</code>.
Есть более изящный способ отфильтровать DataFrame желаемым образом за пару строк?
|
Можно с помощью метода <code>
isin()</code>:
<code>
df_work[df_work.key.isin(df_report.key)].reset_index(drop=True)
</code>
С помощью <code>
query</code> (переменные обозначаются знаком <code>
@</code>):
<code>
df_work.query("key in @df_report.key").reset_index(drop=True)
</code>
|
22,842 | name 'sift_down' is not defined [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
<code>
class Heap():
def __init__(self, array):
self.array = array
def add(self, elem_with_priority):
self.array.append(elem_with_priority)
sift_up(len(self.array) - 1)
def build_heap(self):
for idx in reversed(range(int(len(self.array) / 2 - 1))):
sift_down(idx)
def sift_down(self, idx):
left, right = 2 * idx + 1, 2 * idx + 2
largest = idx
if left < len(self.array) and self.array[left][1] > self.array[idx][1]:
largest = left
if right < len(self.array) and self.array[right][1] > self.array[idx][1]:
largest = right
if largest != idx:
self.array[idx], self.array[largest] = self.array[largest], self.array[idx]
sift_down(largest)
def sift_up(self, idx):
while idx > 0:
parent = int(idx - 1) / 2
if self.array[idx][1] <= self.array[parent][1]:
return
self.array[idx], self.array[parent] = self.array[parent], self.array[idx]
idx = parent
a = Heap([(1,2), (3,4), (5,4), (13,3), (175, 80), (22,17)])
a.build_heap()
</code>
|
Функции <code>
sift_down</code> и ей подобные объявлены не глобально, а внутри класса, поэтому нужно их вызывать от текущего объекта <code>
self</code>:
<code>
self.sift_down(idx)
</code>
Это касается и <code>
sift_up</code>
|
22,843 | Форматирование вывода в numpy?
Стало интересно, как производится форматирование в numpy as np. При генерации рандомной строки / массива, необходимо оставить два знака после запятой, но хотелось бы сохранить их для дальнейшего вывода.
Собственно сам код:
<code>
import numpy as np
def randoms():
return np.random.uniform(65.0, 70.0, 4)
exchange_1 = randoms()
exchange_1_twosigns = []
for i in exchange_1:
x = round(i, 2)
exchange_1_twosigns.append(x)
</code>
Код получился длинный и не красивы, я только учусь. Возможно есть решение и проще, но я не смог его подобрать / найти.
Спасибо большое!
|
Воспользуйтесь методом ndarray.round():
<code>
In [4]: exchange_1.round(2)
Out[4]: array([65.43, 65.44, 69.92, 67.57])
</code>
UPDATE: опции вывода на печать можно установить в рамках контекста - пример:
<code>
In [43]: print(exchange_1)
[68.42909774 67.97871401 66.90487171 68.89564863]
In [44]: with np.printoptions(precision=2):
...: print(exchange_1)
...:
[68.43 67.98 66.9 68.9 ]
</code>
после выхода из блока <code>
with ...</code> действуют старые опции:
<code>
In [45]: print(exchange_1)
[68.42909774 67.97871401 66.90487171 68.89564863]
</code>
|
22,844 | Как работает set()?
Есть код:
<code>
p1 = [4, 9, 12, 6]
p2 = [4, 9, 12, 6, 8]
print(set(p1))
print(set(p2))
</code>
Вывод:
<code>
{9, 4, 12, 6}
{4, 6, 8, 9, 12}
</code>
Почему p1 - не сортирован, а p2 - отсортирован ?
Спасибо!
|
<code>
set</code> и не гарантирует, что итерация по нему будет возвращать элементы в каком-то определённом порядке. То, что на каких-то небольших множествах может наблюдаться какая-то упорядоченность - всего-лишь случайность.
|
22,845 | Методы шифровки и дешифровки строки
Как сделать метод рабочий метод дешифровки
<code>
from Cryptodome.Cipher import DES
key = b'abcdefgh'
text = 'hdjfhjh'
def encrypt(key, text):
des = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
l_text = b'{text}'
while len(l_text) % 8 != 0:
l_text += b' '
padded_text = l_text
encrypted_text = des.encrypt(padded_text)
return encrypted_text
print(encrypt(key, text))
</code>
Результат: <code>
b'[d\x81\xe5\xda\xc8\x8c,'</code>
и можно ли получить чисто строку без " b' ' "
|
HEX.
Переменная <code>
encrypted_text</code> является байтовым массивом (<code>
bytes</code>) для читабельного представления байтов можно их показывать в виде HEX строки, используя bytes.hex.
Например, строка в вопросе станет такой:
<code>
print(b'[d\x81\xe5\xda\xc8\x8c'.hex()) # 5b6481e5dac88c
</code>
А чтобы это работало в функции <code>
encrypt</code> из вопроса:
<code>
return encrypted_text.hex()
</code>
Для обратного получения байтов из HEX строки используйте метод bytes.fromhex:
<code>
print(bytes.fromhex('5b6481e5dac88c')) # b'[d\x81\xe5\xda\xc8\x8c'
</code>
Base64.
Еще можно вернуть строку закодированную как Base64. Для этого используйте метод base64.b64encode:
<code>
import base64
data = b'[d\x81\xe5\xda\xc8\x8c'
# Результат будет в виде байтов
print(base64.b64encode(data)) # b'W2SB5drIjA=='
# Результат в виде строки
print(base64.b64encode(data).decode('utf-8')) # W2SB5drIjA==
</code>
А чтобы это работало в функции <code>
encrypt</code> из вопроса (возвращая строку):
<code>
return base64.b64encode(encrypted_text).decode('utf-8')
</code>
Для получения байтов из base64 строки используйте метод base64.b64decode:
<code>
# Получение байтов из Base64 строки
print(base64.b64decode(b'W2SB5drIjA==')) # b'[d\x81\xe5\xda\xc8\x8c'
</code>
PS.
Что-то я увлекся темой представления байтов и не заметил вопрос о расшифровки.
Попробуйте:
<code>
from Cryptodome.Cipher import DES
def pad(s: bytes, bs=8) -> bytes:
pad_size = bs - (len(s) % bs)
return s + bytes([pad_size] * pad_size)
def unpad(s: bytes) -> bytes:
pad_size = s[-1]
return s[:-pad_size]
def encrypt(key: bytes, text: str) -> bytes:
des = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
l_text = bytes(text, 'utf-8')
padded_text = pad(l_text)
encrypted_text = des.encrypt(padded_text)
return encrypted_text
def decrypt(key: bytes, cipher_text: bytes) -> str:
des = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
text = des.decrypt(cipher_text)
return unpad(text).decode('utf-8')
key = b'abcdefgh'
text = 'hdjfhjh'
cipher_text = encrypt(key, text)
print(cipher_text) # b'\xce{\x17\xdd\xf7\xe3\xef\xe1'
print(decrypt(key, cipher_text)) # hdjfhjh
</code>
Код для <code>
pad</code> и <code>
unpad</code> взял отсюда.
|
22,846 | Python вычисление евклидова расстояния в большой базе
Собрал многомиллионную базу лиц с признаками 128 векторов. Для поиска похожих лиц использую векторы искомого лица вычисляя с каждой записью базы алгоритмом евклидова расстояния:
<code>
math.sqrt(pow(sv1 - v1, 2) + pow(sv2 - v2, 2) + ...[128 векторов])
</code>
результат если меньше 0,6 значит похожее лицо. где sv - вектора
искомого лица, и v - вектора каждой записи из базы.
Т.к. для поиска требуется очень много вычислений, то это занимает довольно долгое время.
Какие есть варианты для скорости может быть нужно применить другой алгоритм и применить более дорогое железо то какое? Может на GPU, но я не сообразил как реализовать это.
Ваши догадки, как бы вы сделали. Приветствуется на любом языке.
|
В такой постановке задачи нет смысла в вычислении корня квадратного, выбросьте его и сравнивайте с <code>
0.36</code>
В зависимости от наличия вычислительных ресурсов, размера и вида базы данных, стоит подумать о дальнейшей реализации. Нужно определить, какой процесс быстрее и насколько велика эта разница - получение 1000 векторов для обсчета или обсчет 1000 векторов.
Процессы загрузки и формирования потока данных и обсчета следует распараллелить. Пока обсчитывается очередная порция, можно потихоньку подгружать из базы следующий кусок.
|
22,847 | перебор из БД по разным необязательным параметрам в Python
Есть программа, которая ищет по БД перебором сотрудников, проверяя их по необязательным параметрам, например:
<code>
position = input('enter position')
sex = input('sex')
age = input('age')
...etc
</code>
далее программа перебором (по определенным причинам нужен именно перебор) проверяет каждого сотрудника на соответствие введенным критериям, и если совпадает- выводит сотрудника например в <code>
print()</code>.
Вся загвоздка в том, что параметры не обязательные, и если ничего не введено- переменной присваивается <code>
null</code>.
первое что приходит в голову- проверять по всем комбинациям параметров, например:
<code>
if position != null and sex != null and age != null:
print('yep!')
elif position == null and sex != null and age != null:
print('yep2!')
...etc
</code>
что напоминает костыль и если параметров много- невозможно будет перебрать все комбинации. как организовать проверку по-питоновски лаконично и без костылей?
|
Для начала я бы посоветовал присваивать пустым переменным не null, a None - в этом случае будут корректно работать предикаты. А затем делаете простейший итератор:
<code>
sex = None
position = "blah"
age=96
for elem in (position, sex, age):
if elem:
print(elem)
</code>
Получим:
<code>
blah
96
</code>
Вообще, если у вас несколько переменных, я бы советовал загнать их в словарь. Тогда все будет намного проще - не нужно будет вручную переписывать цикл для итератора:
<code>
params={}
params["sex"] = None
params["position"] = "queen"
params["age"] = 96
for elem in params.keys():
if params[elem]:
print(params[elem])
</code>
Получим:
<code>
queen
96
</code>
|
22,849 | Python зависание multiprocessing
Установил Анаконду с Спайдером. Беру код из туториала
<code>
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
print(pool.map(f, range(10)))
</code>
В итоге ничего не выполняется и все зависает. Что делать?
|
Вдруг поможет.
Note Functionality within this package requires that the main module be importable by the children. This is covered in Programming guidelines however it is worth pointing out here. This means that some examples, such as the multiprocessing.pool.Pool examples will not work in the interactive interpreter. For example:
<code>
>>> from multiprocessing import Pool
>>> p = Pool(5)
>>> def f(x):
... return x*x
...
>>> p.map(f, [1,2,3])
Process PoolWorker-1:
Process PoolWorker-2:
Process PoolWorker-3:
Traceback (most recent call last):
AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
</code>
(If you try this it will actually output three full tracebacks interleaved in a semi-random fashion, and then you may have to stop the master process somehow.)
Вот ваш пример ---
<code>
The following example demonstrates the use of a pool:
</code>
<code>
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=4) as pool: # start 4 worker processes
result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously in a single process
print(result.get(timeout=1)) # prints "100" unless your computer is *very* slow
print(pool.map(f, range(10))) # prints "[0, 1, 4,..., 81]"
it = pool.imap(f, range(10))
print(next(it)) # prints "0"
print(next(it)) # prints "1"
print(it.next(timeout=1)) # prints "4" unless your computer is *very* slow
result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
print(result.get(timeout=1)) # raises multiprocessing.TimeoutErro
</code>
|
22,852 | Вк-бот отвечает в ЛС, но не отвечает в беседах, что делать?
Написал коротенького бота для тестирования функций. Загвоздка в том, что он отвечает только в сообщениях группы, но не в чаты. Не могу найти причину, не появляется никакой ошибки.
<code>
from vk_api.longpoll import VkLongPoll, VkEventType
import vk_api
from datetime import datetime
import time
def write_msg(user_id, random_id, message):
vk_session.method('messages.send', {'user_id': user_id, "random_id":
random_id, 'message': message})
token = "тут мой токен"
vk_session = vk_api.VkApi(token=token)
session_api = vk_session.get_api()
longpoll = VkLongPoll(vk_session)
for event in longpoll.listen():
if event.type == VkEventType.MESSAGE_NEW and event.to_me and event.text:
if event.from_user:
write_msg(event.user_id, event.random_id, "первая фраза")
elif event.from_chat:
write_msg(event.сhat_id, event.random_id, "вторая фраза")
time.sleep(1)
</code>
|
Бот должен быть добавлен в беседу (Для этого необходимо включить <code>
Возможности ботов</code> (<code>
Управление->Сообщения->Настройки для бота</code>) и разрешить добавлять его в беседы (там же)).
Для использования <code>
Long Poll</code> необходимо включить <code>
Long Poll Api</code> (<code>
Управление->Настройки->Работа с API->Long Poll API</code>) и указать, какие события Вы хотите ловить (<code>
Типы событий</code>).
Для бота-сообщества следует использовать <code>
vk_api.bot_longpoll</code>.
Чтобы бот увидел сообщение, его необходимо упомянуть (например, @club666666), либо администратор беседы должен дать ему полный доступ к переписке.
Советую посмотреть: Получаю ошибку при попытке отправки сообщения в беседу через VK_API Python
Вчера сам столкнулся с такой проблемой, сегодня описал решение: VkBotLongPoll игнорирует сообщения из беседы
|
22,853 | Копирование строк с условием
Есть файл с таким содержимым:
<code>
I/SystemServiceManager( 954): Starting com.android.server.usb.UsbService$Lifecycle
I/auditd ( 954): type=1400 audit(0.0:141): avc: denied { read } for comm="system_server" name="u:object_r:usb_config_prop:s0" dev="tmpfs" ino=2361 scontext=u:r:system_server:s0 tcontext=u:object_r:usb_config_prop:s0 tclass=file permissive=1
I/auditd ( 954): type=1400 audit(0.0:142): avc: denied { open } for comm="system_server" path="/dev/__properties__/u:object_r:usb_config_prop:s0" dev="tmpfs" ino=2361 scontext=u:r:system_server:s0 tcontext=u:object_r:usb_config_prop:s0 tclass=file permissive=1
I/auditd ( 954): type=1400 audit(0.0:143): avc: denied { getattr } for comm="system_server" path="/dev/__properties__/u:object_r:usb_config_prop:s0" dev="tmpfs" ino=2361 scontext=u:r:system_server:s0 tcontext=u:object_r:usb_config_prop:s0 tclass=file permissive=1
D/UsbDeviceManager( 954): setEnabledFunctions functions=null, forceRestart=false
I/UsbDeviceManager( 954): Setting USB config to adb
D/UsbDeviceManager( 954): setUsbConfig(none)
I/ActivityManager( 954): START u0 {act=android.intent.action.MAIN cat=[android.intent.category.HOME] flg=0x10000100 cmp=com.android.settings/.CryptKeeper} from uid 0 on display 0
</code>
Нужно копировать в файл строки имеющие в себе <code>
avc: denied</code>.
Насколько я понял логику сего процесса, необходимо сначала сделать поиск по файлу (я пробовал регулярными выражениями:
<code>
with open('log.txt') as input_file, open('allows.txt', 'w') as output_file:
text = input_file.read()
for prop in re.findall(': (.+?) {', text):
newline = '{} \n'.format(prop)
output_file.write(newline)
</code>
но это получается довольно криво, т.к проходят и другие строки без <code>
avc: denied</code>), а затем сделать проверку, мол, если <code>
avc: denied</code> в строке есть, то она полностью копируется в файл, только додуматься к этому я не смог. Я правильно понимаю принцип?
|
<code>
with open('log.txt') as input_file, open('allows.txt', 'w') as output_file:
output_file.writelines(i for i in input_file if 'avc: denied' in i)
</code>
|
22,854 | импорт bash в python
Код на bash парсит файл логката и в дальнейшем создаёт файлы с правилами сеполиси, в зависимости от того, что в логкате. (Возможно я криво пояснил суть..)
Полный файл
Входные данные:
<code>
I/auditd ( 1): type=1400 audit(0.0:3): avc: denied { module_request } for comm="init" kmod="fs-cpuset" scontext=u:r:init:s0 tcontext=u:r:kernel:s0 tclass=system permissive=1
I/auditd ( 1): type=1400 audit(0.0:4): avc: denied { setattr } for comm="init" name="mmcblk0p1" dev="tmpfs" ino=10408 scontext=u:r:init:s0 tcontext=u:object_r:tad_block_device:s0 tclass=blk_file permissive=1
</code>
Выходные:
Создаётся папка, а в ней файлы *.te, где * это имя в промежутке между scontext=u:r: и :s0, т.е init (в данном случае)
Содержание файла такое:
<code>
allow init kernel:system { module_request };
allow init tad_block_device:blk_file { setattr };
</code>
Как будет выглядеть кусок кода на bash:
<code>
#-----------------Permission settings-------------------
permissions_set(){
x_file_perms=(getattr execute execute_no_trans)
r_file_perms=(getattr open read ioctl lock)
w_file_perms=(open append write)
link_file_perms=(getattr link unlink rename)
create_file_perms=(create setattr rw_file_perms link_file_perms)
r_dir_perms=(open getattr read search ioctl)
w_dir_perms=(open search write add_name remove_name)
create_dir_perms=(create reparent rmdir setattr rw_dir_perms link_file_perms)
if [[ " ${x_file_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="rwx_file_perms"
fi
if [[ " ${r_file_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="rwx_file_perms"
fi
if [[ " ${w_file_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="rwx_file_perms"
fi
if [[ " ${link_file_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="link_file_perms"
fi
if [[ " ${create_file_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="create_file_perms"
fi
if [[ " ${r_dir_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="rw_dir_perms"
fi
if [[ " ${w_dir_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="rw_dir_perms"
fi
if [[ " ${create_dir_perms[@]} " =~ "$SERVICE_PERM" ]]; then
SERVICE_PERM_ARR="create_dir_perms"
fi
}
#--------------------------------------------------------
#--------------Getting attributes from log file--------------------------
while read LINE; do
read SERVICE_NAME < <(echo $LINE | grep -o "I [a-z,0-9,_, ]* : " | grep -o "[a-z0-9]*")
read SERVICE_PERM < <(echo $LINE | grep -o "{ [a-z_]* }" | grep -o "[a-z_]*")
read SERVICE_TYPE_CHECK < <(echo $LINE | grep -o "object_r:[a-z_]*:" | grep -o ":[a-z_]*:" | grep -o "[a-z]*")
read SERVICE_TYPE2 < <(echo $LINE | grep -o "tclass=[a-z_]* " | grep -o "=[a-z_]*" | grep -o "[a-z_]*")
#------------------------------------------------------------------------
</code>
в python?
Моих познаний пока что хватает только на присвоение значений переменным и на простенькие циклы.. Буду рад любым подсказкам, спасибо.
|
Попробуйте парсить эти данные при помощи регулярных выражений:
<code>
import re
pat = r"""avc:\s*denied\s*({\s*[^}]*\s*})\s+.*?scontext=u:r:([^:]*):s\d+.*?tcontext=.*?:(\w{2,}):s0.*?\s+tclass=([^\s:]*)\s+"""
res = re.findall(pat, text)
</code>
получится следующий список кортежей:
<code>
In [71]: res
Out[71]:
[('{ module_request }', 'init', 'kernel', 'system'),
('{ setattr }', 'init', 'tad_block_device', 'blk_file')]
</code>
теперь можно легко построить интересующий вас файл:
<code>
In [72]: for what, scnt, tcnt, tc in re.findall(pat, text):
...: #print(f"allow {scnt} {tcnt}:{tc} {what}") # for Python 3.6+
...: print("allow {} {}:{} {}".format(scnt, tcnt, tc, what))
...:
allow init kernel:system { module_request }
allow init tad_block_device:blk_file { setattr }
</code>
пример для данных из другого вашего вопроса:
<code>
In [73]: for what, scnt, tcnt, tc in re.findall(pat, data):
...: print(f"allow {scnt} {tcnt}:{tc} {what}")
...:
allow system_server usb_config_prop:file { read }
allow system_server usb_config_prop:file { open }
allow system_server usb_config_prop:file { getattr }
</code>
|
22,855 | удаление дубля строк с условием
Суть. Имеем файл с содержимым:
<code>
type sysfs_batt_SC30, fs_type, sysfs_type;
type sysfs_devinfo, fs_type, sysfs_type;
type panel_crash_counter_file, file_type;
type panel_timeout_counter_file, file_type;
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
</code>
Нужно удалить дублирование строк, но чтобы одна осталась, т.е было
<code>
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
</code>
а стало
<code>
type sysfs_leds, fs_type, sysfs_type;
</code>
и тому подобное.
Пробовал через
<code>
File = open('file.te', 'r')
str_list = []
for i in File.readlines():
if i not in str_list:
str_list.append(i)
File.close()
File = open('file.te', 'w')
for j in str_list:
File.write(j)
</code>
но оно работает не так как положено, а просто убирает ВСЕ строки, которые продублированы. Как этот алгоритм до ума довести?
|
В ответ на ваш предыдущий вопрос достаточно добавить пару фигурных скобок, чтобы он стал ответом и на этот вопрос тоже:
<code>
lines = []
with open('file.txt') as fh:
lines = fh.readlines()
with open('file.txt', 'w') as fh:
fh.writelines({i for i in lines if '_exec' not in i})
</code>
А если править ваш вариант, то замените <code>
str_list = []</code> на <code>
str_list = set()</code>.
|
22,856 | Адекватная остановка сервера и закрытие всех процессов - Websockets
Имеется файл server.py, в котором есть класс Server, который создаёт и запускает простейший вебсокет сервер:
<code>
import asyncio
import websockets
import json
class Server:
def __init__(self):
self.loop = asyncio.get_event_loop()
async def send_data(self, websocket, path):
try:
async for message in websocket:
data = json.loads(message)
if data['type'] == 'get' and data['action'] == 'OK':
message = json.dumps({'status': 'OK'})
await websocket.send(message)
elif data['type'] == 'get' and data['action'] == 'CANCEL':
message = json.dumps({'status': 'CANCEL'})
await websocket.send(message)
elif data['type'] == 'post':
message = json.dumps({'status': 'success'})
await websocket.send(message)
except Exception as msg:
logging.debug(msg)
def run_server(self):
start_server = websockets.serve(self.send_data, 'localhost', 8080)
self.loop.run_until_complete(start_server)
self.loop.run_forever()
</code>
Также есть main.py, где сервер запускается:
<code>
from server import Server
if __name__ == '__main__':
server = Server()
server.run_server()
</code>
Проблема в том, что никак не получается остановить работу сервера и завершить все потоки из кода (только через диспетчер задач). Также из-за того что нормально все закрыть не получается, постоянно при перезапуске сервера возникает ошибка, что порт занят:
[Errno 10048] error while attempting to bind on address ('::1', 8080, 0, 0)
Каким образом я могу осуществить полную остановку сервера? В консоли хотя бы по сочетанию клавиш ctrl+C, например. В будущем будет GUI, в котором мне нужно будет делать это по нажатию кнопки.
|
<code>
class Server:
def __init__(self):
self.loop = asyncio.get_event_loop()
async def send_data(self, websocket, path):
...
async def serve(self, stop):
async with websockets.serve(self.send_data, 'localhost', 8080):
await stop
def run_server(self):
stop = asyncio.Future()
self.loop.add_signal_handler(signal.SIGTERM, stop.set_result, None)
self.loop.run_until_complete(self.serve(stop))
</code>
Соответствующий раздел документации.
UPD: Костыли для Windows
<code>
def run_server(self):
async def ticker(delay):
while True:
await asyncio.sleep(delay)
stop = asyncio.Future()
ticker_task = asyncio.ensure_future(ticker(3)) # Проверять Ctrl+C каждые 3 секунды
try:
self.loop.run_until_complete(asyncio.wait([
self.serve(stop),
ticker_task
]))
except KeyboardInterrupt:
stop.set_result(None)
ticker_task.cancel()
self.loop.run_until_complete(asyncio.sleep(5)) # 5 секунд ждать завершения работы
finally:
self.loop.close()
</code>
|
22,857 | Присваивание в for
У меня есть код, которым я из БД достаю количество монеток по порядку:
<code>
for coins in cur.execute("SELECT coins,name FROM persons ORDER BY coins"):
print(str(coins[1]) + ' имеет ' + str(coins[0]) + ' Мяукоина/нов')
</code>
Выходит вот так:
<code>
Амина Белка имеет 3 Мяукоина/нов
Анастасия Ступина имеет 3 Мяукоина/нов
Данил Лис имеет 3 Мяукоина/нов
Настя Склокина имеет 3 Мяукоина/нов
Мариам Булгадарян имеет 3 Мяукоина/нов
Денис Яббаров имеет 3 Мяукоина/нов
Лукерья Ландсберг имеет 3 Мяукоина/нов
West Side имеет 98 Мяукоина/нов
Павел Чёрный имеет 102 Мяукоина/нов
</code>
Как заставить идти список наоборот от большего к меньшему, присвоить всё это в одну переменную, чтобы в последующем выводить одной командой.
Я конечно пробовал вставлять в эту штуку вместо принт присваивание переменной, но в итоге эта переменная равнялась только последнему значению.
|
Если вы хотите собрать весь текст в одну переменную:
<code>
conn = sqlite3.connect("c:/temp/test.db")
conn.row_factory = sqlite3.Row
cur = conn.cursor()
qry = """SELECT coins,name FROM persons ORDER BY coins DESC"""
res = "\n".join(f"{row['name']} имеет {row['coins']} Мяукоина/нов" for row in cur.execute(qry))
print(res)
conn.close()
</code>
результат:
<code>
Павел Чёрный имеет 102 Мяукоина/нов
West Side имеет 98 Мяукоина/нов
Лукерья Ландсберг имеет 3 Мяукоина/нов
Амина Белка имеет 3 Мяукоина/нов
Денис Яббаров имеет 3 Мяукоина/нов
Настя Склокина имеет 3 Мяукоина/нов
Анастасия Ступина имеет 3 Мяукоина/нов
Мариам Булгадарян имеет 3 Мяукоина/нов
Данил Лис имеет 3 Мяукоина/нов
</code>
Но лучше все-таки работать (возвращать / передавать в качестве параметра) с набором записей (<code>
list of tuples</code>), из которого очень легко получить текст в нужном вам формате всего одной командой:
<code>
conn = sqlite3.connect("c:/temp/test.db")
cur = conn.cursor()
def top_n(cur, qry, n=-1):
qry += f" LIMIT {n}"
cur.execute(qry)
return cur.fetchall()
qry = "SELECT coins,name FROM persons ORDER BY coins DESC"
</code>
примеры:
<code>
In [116]: top_n(cur, qry, 3)
Out[116]: [(102, 'Павел Чёрный'), (98, 'West Side'), (3, 'Лукерья Ландсберг')]
In [117]: top_n(cur, qry, 3)
Out[117]: [(102, 'Павел Чёрный'), (98, 'West Side'), (3, 'Лукерья Ландсберг')]
In [118]: res = "\n".join(f"{r[1]} имеет {r[0]} Мяукоина/нов" for r in top_n(cur, qry))
In [119]: print(res)
Павел Чёрный имеет 102 Мяукоина/нов
West Side имеет 98 Мяукоина/нов
Лукерья Ландсберг имеет 3 Мяукоина/нов
Амина Белка имеет 3 Мяукоина/нов
Денис Яббаров имеет 3 Мяукоина/нов
Настя Склокина имеет 3 Мяукоина/нов
Анастасия Ступина имеет 3 Мяукоина/нов
Мариам Булгадарян имеет 3 Мяукоина/нов
Данил Лис имеет 3 Мяукоина/нов
</code>
|
22,858 | Найти число в питоне [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Учебные задания допустимы в качестве вопросов только при условии, что вы пытались решить их самостоятельно перед тем, как задать вопрос. Пожалуйста, отредактируйте вопрос и укажите, что именно вызвало у вас трудности при решении задачи. Например, приведите код, который вы написали, пытаясь решить задачу
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
поиск суммы чисел от 1 до n
где n- любое натуральное число
|
<code>
n = int(raw_input())
ans = (n+1)*n/2
print ans
</code>
если python 2.7, а если 3.7, то
<code>
n = int(input())
ans = (n+1)*n/2
print(ans)
</code>
P.S. Пользуйтесь эти сайтом, когда у вас ошибка, которую вы не можете решить, а не когда вы не знаете, что делать!
|
22,859 | Как оптимально и правильно подсчитать кол-во вхождений пар элементов первого множества в подмножествах второго множества [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
На примере задачи требуется оптимизировать код.
По условию задачи с лотторей требуется для комбинаций пар шаров из списка 12 (наиболее часто встречаемых) подсчитать в скольких играх каждая пара участовала, и выбрать 10 наиболее часто встречаемых пар.
Ниже приведен рабочий код подсчета. Требуется сделать его менее громозким, если это возможно за счет использования возможностей pandas или других библиотек python.
Резльтат работы скрипта для каждой категории. {(комбинация шаров): частота, ...}
<code>
Категория #1
{(23, 32): 10, (1, 32): 9, (6, 13): 9, (6, 32): 9, (12, 27): 8, (9, 32): 8, (8, 22): 8, (9, 23): 8, (8, 30): 7, (1, 13): 7}
Категория #2
{(4, 28): 8, (7, 18): 8, (11, 17): 7, (4, 15): 7, (24, 33): 7, (11, 15): 6, (15, 28): 6, (4, 25): 6, (4, 7): 6, (11, 28): 5}
</code>
Исходный код
<code>
import pandas as pd
import argparse as ap
import numpy as np
from itertools import combinations
from prettytable import PrettyTable
from collections import Counter
def ArgParser():
parser = ap.ArgumentParser(description='Description of your program')
parser.add_argument('-d','--draws', help='Test result', required=True)
args = vars(parser.parse_args())
return args
def main():
args = ArgParser()
draws = pd.read_csv(args['draws'], sep=';',header=0).drop('draw_id',1)
#Собираем статистику по шарам
bc = (draws.stack().value_counts())
bc.index.name ='ball'
#Выделяем первые 12 часто встречаемых шаров в категорию #1
bc1 = bc[0:12]
bc1.index.name ='ball'
bl1 = bc1.sort_index().index.tolist()
bl1s = set(bl1)
#Выделяем следующие 12 часто встречаемых шаров в категорию №2
bc2 = bc[12:24]
bc2.index.name ='ball'
bl2 = bc2.sort_index().index.tolist()
bl2s = set(bl2)
print(bc1)
print(bc2)
#Собираем статистику с группировкой по кол-во совпадений шаров из #1 категории в каждой игре
bc1s = draws.T.apply(lambda x: len(set(x) & bl1s)).value_counts().sort_index()
bc1s.index.name ='count'
#Собираем статистику с группировкой по кол-во совпадений шаров из #2 категории в каждой игре
bc2s = draws.T.apply(lambda x: len(set(x) & bl2s)).value_counts().sort_index()
bc2s.index.name ='count'
print(bc1s)
print(bc2s)
#Генерация комбинаций пар шаров (сочетания) категории #1
cc1 = list(combinations(bl1,2))
#Генерация комбинаций пар шаров (сочетания) категории #2
cc2 = list(combinations(bl2,2))
sc1 = {}
sc2 = {}
#Подсчет сколько раз каждая сгенерированная кобинация пара шаров встречались во всех играх. Статистика для категории #1 и категории #2
for draw in draws.values:
for c in cc1:
if(c[0] in draw and c[1] in draw):
sc1[c] = sc1.get(c, 0) + 1
for c in cc2:
if(c[0] in draw and c[1] in draw):
sc2[c] = sc2.get(c, 0) + 1
sc1 = dict(Counter(sc1).most_common(10))
sc2 = dict(Counter(sc2).most_common(10))
for key,val in sc1.items():
sc1pt.add_row([key, val])
for key,val in sc2.items():
sc2pt.add_row([key, val])
print(sc1)
print(sc2)
print('The End')
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Исходные данные
<code>
draw_id;ball1;ball2;ball3;ball4;ball5;ball6;ball7
1;9;11;17;29;30;33;36
2;5;6;9;11;15;33;28
3;4;5;10;14;20;30;8
4;4;21;22;25;26;36;6
5;1;11;13;17;24;29;36
6;2;17;22;24;27;30;1
7;4;15;26;28;29;35;34
8;12;22;24;26;31;33;2
9;6;9;16;24;33;34;17
10;3;8;12;19;27;31;1
11;4;5;7;9;14;20;25
12;9;20;32;33;35;36;22
13;16;19;23;25;29;32;12
14;6;10;11;17;33;35;15
15;1;5;16;19;22;28;33
16;3;6;7;8;16;29;12
17;1;3;10;19;24;32;23
18;9;25;27;29;33;35;22
19;7;13;17;18;21;34;6
20;7;14;18;20;27;33;28
21;1;3;5;8;22;23;25
22;4;5;13;19;28;34;11
23;3;24;26;32;35;36;14
24;2;7;18;22;30;32;4
25;5;22;28;30;31;33;3
26;1;4;6;28;31;32;13
27;7;10;15;18;23;30;8
28;6;10;12;16;18;19;4
29;9;12;16;21;23;27;3
30;6;15;18;19;25;29;2
31;4;7;22;28;29;30;15
32;3;7;14;18;33;35;29
33;4;14;21;23;28;29;30
34;2;5;9;21;26;27;20
35;1;3;9;11;13;17;27
36;11;13;15;28;32;35;18
37;3;11;16;21;28;35;15
38;1;2;12;13;14;15;6
39;5;10;13;16;18;21;20
40;1;4;18;23;32;36;7
41;6;9;13;17;18;35;23
42;11;13;19;23;24;27;12
43;2;3;8;14;32;35;25
44;1;5;12;14;21;25;9
45;2;4;15;25;28;31;9
46;19;21;23;26;30;35;2
47;11;16;22;23;24;30;8
48;8;9;11;27;30;35;32
49;1;15;22;26;31;32;25
50;3;5;8;12;16;21;7
51;7;8;13;21;22;32;30
52;1;4;8;14;27;30;12
53;2;16;20;22;27;30;21
54;1;5;16;25;27;36;22
55;4;26;28;30;32;33;6
56;5;10;13;18;24;27;29
57;1;4;5;8;22;25;28
58;3;11;24;27;29;34;17
59;1;2;6;9;14;23;32
60;5;10;12;15;24;33;22
61;5;12;15;23;24;32;18
62;2;5;11;13;25;28;10
63;8;13;18;19;27;31;12
64;7;9;11;23;32;34;22
65;2;4;7;15;27;30;26
66;4;12;15;16;17;19;11
67;6;7;9;12;17;19;27
68;12;17;25;27;32;33;36
69;6;19;20;26;27;35;21
70;6;15;21;32;34;35;1
71;4;7;9;10;14;23;26
72;6;21;26;30;31;32;28
73;3;8;13;22;29;31;12
74;6;8;13;15;27;34;5
75;8;13;24;29;31;33;6
76;6;14;17;23;26;32;21
77;4;9;15;16;23;32;13
78;1;8;13;23;27;33;24
79;1;13;16;26;29;32;6
80;9;12;16;22;24;35;32
81;8;9;18;19;23;28;20
82;1;6;7;20;28;29;32
83;8;17;22;25;26;31;11
84;3;11;18;24;26;29;1
85;10;11;13;21;27;30;6
86;2;13;23;25;30;35;29
87;14;16;17;25;29;30;4
88;7;8;12;22;25;31;16
89;16;23;24;27;32;33;19
90;6;16;18;25;27;28;7
91;13;15;17;19;24;32;6
92;1;12;15;19;27;34;36
93;3;6;7;9;18;33;31
94;6;11;12;14;21;29;23
95;8;11;14;15;29;36;22
96;1;9;14;25;30;32;26
97;4;10;25;31;35;36;17
98;9;16;27;32;35;36;23
99;10;21;28;29;31;34;17
100;1;12;13;24;26;33;22
101;2;4;15;18;19;30;8
</code>
|
Попробуйте так:
<code>
import numpy as np
import pandas as pd
from collections import Counter
from itertools import combinations
def pair_freq(a, sort=True, sort_axis=-1):
"""
calculate frequncy of pairs of all numbers
in rows in a 2D array
"""
a = np.asarray(a)
if sort:
a = np.sort(a, axis=sort_axis)
res = Counter()
for row in a:
res.update(combinations(row, 2))
return res
# read CSV to DF
fn = r'D:\work\.data\SO\954414.csv'
draws = pd.read_csv(fn, sep=';',header=0, index_col='draw_id')
# most frequent balls
bc = (draws.stack().value_counts())
# top 12 most frequent balls: 1-12
b1 = bc.iloc[:12].index
# second top 12 most frequent balls: 13-24
b2 = bc.iloc[12:24].index
# generate multi-index Series with frequencies for all pairs
r = pd.Series(pair_freq(draws))
# category 1
cat1 = r[r.index.get_level_values(0).isin(b1) & r.index.get_level_values(1).isin(b1)].nlargest(10).to_dict()
# category 2
cat2 = r[r.index.get_level_values(0).isin(b2) & r.index.get_level_values(1).isin(b2)].nlargest(10).to_dict()
</code>
результат:
<code>
In [17]: cat1
Out[17]:
{(23, 32): 10,
(1, 32): 9,
(6, 13): 9,
(6, 32): 9,
(12, 27): 8,
(9, 32): 8,
(8, 22): 8,
(9, 23): 8,
(8, 30): 7,
(1, 13): 7}
In [18]: cat2
Out[18]:
{(4, 28): 8,
(7, 18): 8,
(11, 17): 7,
(4, 15): 7,
(24, 33): 7,
(11, 15): 6,
(15, 28): 6,
(4, 25): 6,
(4, 7): 6,
(11, 28): 5}
</code>
|
22,860 | удаление строки, которая содержит определённый элемент
Есть файл с таким содержимым:
<code>
type teei_daemon_exec, fs_type, sysfs_type;
type nvram_daemon_exec, fs_type, sysfs_type;
type system_sensor_data_file, data_file_type, file_type;
type sysenv_daemon_exec, fs_type, sysfs_type;
type mobicore_data_file, data_file_type, file_type;
type idd_data_file, data_file_type, file_type;
type qns_file, file_type;
</code>
Нужно удалить строки, которые имеют в себе <code>
_exec</code> чтобы остались:
<code>
type system_sensor_data_file, data_file_type, file_type;
type mobicore_data_file, data_file_type, file_type;
type idd_data_file, data_file_type, file_type;
type qns_file, file_type;
</code>
В сети видел много разных способов, но они почему-то не подошли.
Есть какой-то простой способ это реализовать?
Спасибо!
|
<code>
lines = []
with open('file.txt') as fh:
lines = fh.readlines()
with open('file.txt', 'w') as fh:
fh.writelines(i for i in lines if '_exec' not in i)
</code>
|
22,861 | Python. TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'
Почему если в строке
<code>
if not_the_same(user, users[foaf])
#and not_friends(user, users[foaf])
</code>
(пред-предпоследняя) убрать #, программа перестает работать?
Причем ошибка выскакивает касательно функции
<code>
not_the_same(user, users[foaf])
</code>
Ошибка:
<code>
return user['id']!=other_user['id']
TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'
</code>
Функция сравнивает id 'юзера' с id друга его друга и дает true, если они отличаются
Сам код, сократил как мог.
<code>
from collections import Counter
users = [
{'id': 0, 'name': 'Hero'},
{'id': 1, 'name': 'Dunn'},
{'id': 2, 'name': 'Sue'},
{'id': 3, 'name': 'Chi'},
{'id': 4, 'name': 'Thor'},
{'id': 5, 'name': 'Clive'},
{'id': 6, 'name': 'Hicks'},
{'id': 7, 'name': 'Devin'},
{'id': 8, 'name': 'Kate'},
{'id': 9, 'name': 'Klein'}
]
friendships = {(0, 1), (1, 2), (1, 3), (0, 2), (2, 3), (3, 4),
(4, 5), (5, 6), (5, 7), (6, 8), (7, 8), (8, 9)
}
for user in users:
user['friends'] = []
for i, j in friendships:
users[i]['friends'].append(users[j]['id'])
users[j]['friends'].append(users[i]['id'])
def not_the_same(user, other_user):
""" 2 users are not the same if they have different id's"""
return user['id']!=other_user['id']
def not_friends(user, other_user):
""" other_user is not a friend if he's not in user['friends'];
that is, if he's not_the_same as all the people is user['friends']"""
return all(not_the_same(friend, other_user)
for friend in user['friends'])
def friends_of_friend_ids(user):
"""foaf = friend of a friend"""
return Counter(users[foaf]['id']
for friend in user['friends'] #for each friend of
for foaf in users[friend]['friends'] #a user's friend
if not_the_same(user, users[foaf])
#and not_friends(user, users[foaf])
)
print friends_of_friend_ids(users[3])
</code>
|
В <code>
user['friends']</code> хранятся числа, а не словари. Поэтому когда здесь
<code>
(not_the_same(friend, other_user) for friend in user['friends'])
</code>
в функцию <code>
not_the_same</code> передаётся число, а в этой функции выполняется <code>
user['id']</code>, возникает ошибка.
|
22,862 | Помогите с задачей на условный оператор, не проходит один тест
Проблема в том, что решение не проходит один тест (из 10), вероятно, здесь есть очевидная ошибка... Но я ее не вижу)
Задача должна быть написана без использования циклов.
Вы сидите на первом сидении в маршрутном такси. Проезд в маршрутке стоит 10 рублей. Вам передают купюры достоинством в 10, 50 и 100 рублей (с каждой купюры – на билет за одного пассажира). Часть из них вы можете сразу раздать в качестве сдачи (её можно выдать полностью или частично). Остальные купюры вы передаете водителю. Какое наименьшее количество купюр вам придется передать водителю?
Входные данные
Вводится три целых неотрицательных числа (каждое не превосходит 100) – количество 10-, 50- и 100-рублевых купюр, которые вам передали.
Выходные данные
Выведите одно число – наименьшее возможное количество купюр, которое придется передать водителю.
Мое решение
<code>
a, b, c = map(int, input().split())
res, d = a + b + c, c * 9 + b * 4
if c - b >= 0:
res -= b
c -= b
b *= 2
else:
res -= c
b += c
c = 0
if a - d >= 0:
res -= d
else:
res -= a
print(res)
</code>
Примеры
<code>
1 1 1 - 1
9 0 2 - 2
</code>
|
Этот алгоритм должен быть правильный. Проверьте.
<code>
a, b, c = map(int, input().split())
cup=a+b+c #количество купюр которое мы будем платить
#возвращаем сдачу заплатившим по 100 купюрами по 10
#тк чем больше купюр возвратим тем меньше нужно заплатить
d=min(9*c,a) #столько 10 можно будет вернуть на сдачу
a-=d
cup-=d
c-=d//9
if d%9>4:
#если последнему заплатившему по 100 вернут больше 4 по 10 то ему нельзя будет отдать далее 50
c-=1
#возвращаем оставшимся заплатившим 100 сдачу по 50
d=min(c,b) #столько 50 можно будет вернуть на сдачу
cup-=d
#возвращаем тем кто платил по 50 оставшимися 10
d=min(4*b,a) #столько 10 можно будет вернуть на сдачу
cup-=d
print(cup)
</code>
|
22,863 | Python не понимает кириллицу в пути к файлу
Есть две строки. Первая запрашивает папку, а вторая выбирает из этой папки все файлы. Всё хорошо работает, пока не появляется кириллица в пути. Версия Python 3.7.0.
<code>
folder_name = input("Folder: ")
onlyfiles = [f for f in listdir(folder_name) if isfile(join(folder_name, f))]
</code>
Ошибка:
<code>
Traceback (most recent call last):
File "F:\PP\Files.py", line 14, in create_file_list
onlyfiles = [f for f in listdir(folder_name) if isfile(join(folder_name, f))]
OSError: [WinError 123] Синтаксическая ошибка в имени файла, имени папки или метке тома: '"e:\\Папа\\Новая папка\\№17 от 25.02.19\\DFT17"'
</code>
Как это исправить? Заранее спасибо.
|
Проблема в том, что вы вводите путь в кавычках.
|
22,864 | Выведите все элементы списка с четными индексами (то есть A[0], A[2], A[4], ...)
<code>
K = [1, 2, 6, 77, 18, 24, 45, 67, 111, 134, 667, 345]
for el in range(0,len(K)):
if el % 2 == 0:
print(el)
else:
continue
</code>
как вывести именно числа с четными индексами?
|
как вывести именно числа с четными индексами?
<code>
K = [1, 2, 6, 77, 18, 24, 45, 67, 111, 134, 667, 345]
for el in range(0,len(K)):
if el % 2 == 0:
print(K[el])
else:
continue
</code>
Результат:
<code>
1
6
18
45
111
667
</code>
Тест
|
22,865 | Как сделать сдвиг сохраняя индекс?
У меня есть DataFrame:
<code>
Товар Дата Продажи
a 2014-01-01 100
a 2014-01-02 150
b 2014-01-01 305
b 2014-01-02 100
c 2014-01-01 110
</code>
Нужно получить следующий DataFrame:
<code>
Товар Дата Продано Продано 1 день назад
a 2014-01-01 100 NaN
a 2014-01-02 150 100
b 2014-01-01 305 NaN
b 2014-01-02 100 305
c 2014-01-01 110 NaN
</code>
Я пытаюсь через <code>
groupby</code>, но это не работает:
<code>
df['Продано 1 день назад']=df.groupby([df.index.get_level_values(0), 'Продано']).shift()
</code>
|
<code>
In [47]: df
Out[47]:
Товар Дата Продано
0 a 2014-01-01 100
1 a 2014-01-02 150
2 b 2014-01-01 305
3 b 2014-01-02 100
4 c 2014-01-01 110
In [48]: df['Продано 1 день назад'] = df.groupby('Товар')['Продано'].shift()
In [49]: df
Out[49]:
Товар Дата Продано Продано 1 день назад
0 a 2014-01-01 100 NaN
1 a 2014-01-02 150 100.0
2 b 2014-01-01 305 NaN
3 b 2014-01-02 100 305.0
4 c 2014-01-01 110 NaN
</code>
UPDATE: если <code>
Товар</code> - это индекс, а не обычный столбец:
<code>
In [57]: df
Out[57]:
Дата Продано
Товар
a 2014-01-01 100
a 2014-01-02 150
b 2014-01-01 305
b 2014-01-02 100
c 2014-01-01 110
</code>
для последних версий Pandas предыдущее решение будет работать правильно если индекс имеет наименование <code>
Товар</code>:
<code>
In [55]: df.groupby('Товар')['Продано'].shift()
Out[55]:
Товар
a NaN
a 100.0
b NaN
b 305.0
c NaN
Name: Продано, dtype: float64
</code>
более старые версии Pandas не различают индекс по его имени - в этом случае стоит использовать следующий подход:
<code>
In [58]: df.groupby(level=0)['Продано'].shift()
Out[58]:
Товар
a NaN
a 100.0
b NaN
b 305.0
c NaN
Name: Продано, dtype: float64
</code>
|
Subsets and Splits
No saved queries yet
Save your SQL queries to embed, download, and access them later. Queries will appear here once saved.