应用程序开发人员应在setup.py和requirements.txt中放置什么？应用程序甚至应该有setup.py吗？ docs似乎仅涵盖编写模块的情况.但是在应用程序中,应该如何对包和模块依赖项进行编码？同时使用setup.py和requirements.txt吗？ 我已经得到了一个带有一些可疑代码的2.7.8项目,但是我不确定这个setup.py是否合理.我对大量样板代码感到惊讶：#!/usr/bin/env python from setuptools import setup, find_packages import sysif sys.argv[1...
我正在尝试在两个数据帧df1和df2之间做一些数学运算,但是我发现很难使用pd.apply函数： df1：number1 number2 number3 … 0 0 0 0 … 1 0 0.25 0 … 2 0.1 0.1 0 … 3 0 0 0.3 … 4 0 0 0 … df2：number1 number2 number3 … 0 2 3.3 6 … 1 2.1 3.4 6 … 2 2.2 ...
我一直在努力干净地迭代或将函数应用于可变长度的Pandas DataFrame.具体来说,长度为1的DataFrame slice(Pandas系列). 一个简单的例子,一个DataFrame和一个作用于它的每一行的函数.数据帧的格式是已知/预期的.def stringify(row):return "-".join([row["y"], str(row["x"]), str(row["z"])])df = pd.DataFrame(dict(x=[1,2,3],y=["foo","bar","bro"],z=[-99,1.04,213])) Out[600]:x y z 0 1 foo -99.00 1 2 bar 1....
如何适当地构建一个较大的Django网站,以保持可测试性和可维护性？ 本着最好的django精神(我希望),我们开始时不太关心网站不同部分之间的去耦.我们确实将其分为不同的应用程序,但是通过共同使用模型类和直接方法调用,它们直接相互依赖. 这变得越来越纠结.例如,我们的一项操作/服务如下所示：def do_apply_for_flat(user, flat, bid_amount):assert can_apply(user, flat)application = Application.objects.create(user=user, flat=...
我有一个pandas.Dataframe.df = pandas.DataFrame([(11,12,13),(1,3,5),(1,1,2)], columns=['a','b','c'])a b c 0 11 12 13 1 1 3 5 2 3 1 2我想创建一个名为d的第四列,它告诉我一行中的每个元素是否大于10.在这个示例中,它看起来像这样.a b c d 0 11 12 13 True 1 1 3 5 False 2 3 1 2 False我试过了,这给了我TypeError.x = df['a'] y = df['b'] z = df['c'] df['d'] = df.apply(...
我正在尝试获取5个机场输入的排列列表,以进行距离计算并为每个排列进行计算.from airports import * from math import * import itertoolsdicts=TravelLookUp() dicts.dictAirport('airport.csv') dicts.dictCurrency('countrycurrency.csv') dicts.dictCurrencyRates('currencyrates.csv')#print(airportdict.airportDict) #airportdict.airportDict[] IS DICTIONARY#print(test)#print(AirportDict) test= dicts.airportDict['DU...
我正在尝试评估使用Socket.io与Swamp Dragon进行实时功能的Django应用程序的优缺点.我知道Socket具有更大的开发人员网络和一些不错的文档,但是Swamp Dragon是专门为Django构建的,是为Python包装的.尽管如此,在Socket的情况下,我对更多的JS开销没有问题. 有没有人有使用这两种方法的经验(最好是Socket 1.0和Django 1.6或更高版本)？您是否有任何资源可以向我指出方向？我知道this Django module(它的构建失败并且使用了旧版本的Sock...
我可以以“嵌套”方式应用Xpath吗？我尝试使用以下解决方案,但我希望第一行返回单个< li>元素,然后我可以通过应用第二个xpath表达式从中提取其链接.但是我似乎做错了事,第二行仍然首先返回全局找到的a,而不是在我的< li>中.aaa = response.xpath('//ul/li[@class="navitem")]') bbb = aaa.xpath('//a/@href').extract() 解决方法:您可以使用：aaa = response.xpath('//ul/li[@class="navitem")]') bbb = aaa[0].xpath('.//a/@href'...
在opencv和python中,有没有办法在利用numpy的优化的同时将任意函数应用于图像中的每个像素？ 例如,我想获得单通道图像的S形：out_image[:,:] = 1 / (1 + math.exp(-in_img[:,:]))但这不起作用(不足为奇)：TypeError：只能将length-1数组转换为Python标量. 有办法哄numpy做这样的事情吗？ 我当然可以遍历像素,这在C中可能很好,但是在python中它非常慢.解决方法:正如@Divakar所建议的那样,用仅了解标量的math.exp替换为也了解ndarray...
我需要创建一个到数据库的连接池,该池可以被Flask中的请求重用.文档(0.11.x)建议使用应用程序上下文g来存储数据库连接. 问题是在每个请求之前和之后都创建并销毁了应用程序上下文.因此,对创建的连接数没有限制,并且没有连接被重用.我使用的代码是：def get_some_connection():if not hasattr(g, 'some_connection'):logger.info('creating connection')g.some_connection = SomeConnection()return g.some_connection并关闭连接@ap...
如何以更多的方式编写以下函数：def calculate_df_columns_mean(self, df):means = {}for column in df.columns.columns.tolist():cleaned_data = self.remove_outliers(df[column].tolist())means[column] = np.mean(cleaned_data)return means感谢帮助.解决方法:在我看来,不必在列上进行迭代：def calculate_df_columns_mean(self, df):cleaned_data = self.remove_outliers(df[column].tolist())return cleaned_data.mean()假设...
脚本执行过程中可能因为被测试的环境有改变导致中间某一部分无法继续执行下去 可以在最后一行加上finally来执行最后一句脚本 比如 最后执行退出 表示 无论中间过程失败还是成功，最终都会执行退出操作finally:browser.quit()
把书上的代码根据自己的想法添加了一些功能.做了一个颜色的选择器,刚好最近学web需要这个东西.猴开心 1.根据书上敲的最简单的应用: 在文本框输入点击按钮,倒序显示 import tkinter as tkwindow = tk.Tk() def click(): pa=entry.get() password=pa[::-1] #这个函数实现倒序 entry.delete(0,tk.END) entry.insert(0,password)entry=tk.Entry(window)button=tk.Button(window,text="Entry",command=click)entry.grid(...
因此,我有两个在本地主机上运行的Flask应用程序,一个在端口5001上运行,另一个在端口5003上运行,显然两者都使用相同的会话.如果我登录一个应用程序,则退出另一个应用程序.例如,最近,如果我在一个应用程序上使用电子邮件登录,它也会在另一个应用程序上登录我的帐户,因为我有用户在两个应用程序上都使用该电子邮件,并且我将电子邮件用作用户标识,但是当我为用户使用另一个ID时,这种情况就停止了. 我正在使用Flask-Login和Google Chrom...
我正在尝试将控制台输入侦听器添加到异步应用程序,但遇到了一个有趣的问题. 以下代码不会在应有的时候终止,而是在脚本终止后继续等待输入：import asyncioloop = asyncio.get_event_loop()async def quit_after(timeout):await asyncio.sleep(timeout)print('main function terminating now') # this could simulate a crash, or a proper exitasync def print_input_loop():while True:# executor thread is daemon - should term...