Для жизни я не могу понять, как предварительно заполнить BooleanField с помощью WTForms. У меня есть поле под названием «active». По умолчанию он не проверяется, и он не требуется. Поэтому я настроил его как … class QuestionForm(Form): question = TextField('Question', [validators.Required()]) slug = TextField('Slug', [validators.Required()]) active = BooleanField('Active') Затем у меня есть EDIT PAGE, где […]
Мне нужно запрограммировать выполнение метода give каждые x минут. Я нашел два способа сделать это: первый использует модуль sched , а второй использует Threading.Timer . Первый метод : import sched, time s = sched.scheduler(time.time, time.sleep) def do_something(sc): print "Doing stuff…" # do your stuff sc.enter(60, 1, do_something, (sc,)) s.enter(60, 1, do_something, (s,)) s.run() Второе : […]
Почему я смущен: Если я тестирую свою модель на примерах [A, B, C], она получит определенную точность. Если я тестирую ту же модель на примерах [C, B, A], она должна получить такую же точность. Другими словами, перетасовка примеров не должна изменять точность моей модели. Но это то, что, кажется, происходит ниже: Шаг за шагом: Здесь […]
Я пытаюсь высмеять прикованный вызов класса Djangos model.Manager() . На данный момент я хочу издеваться над методами values() и filter() . Чтобы проверить, что я создал небольшой тестовый проект: Создание виртуальной среды Run pip install django mock mock-django nose django-nose Создайте проект django-admin.py startproject mocktest Создайте приложение manage.py startapp mockme Добавьте django_nose и mocktest.mockme в […]
ниже мой код паука, class Blurb2Spider(BaseSpider): name = "blurb2" allowed_domains = ["www.domain.com"] def start_requests(self): yield self.make_requests_from_url("http://www.domain.com/bookstore/new") def parse(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) urls = hxs.select('//div[@class="bookListingBookTitle"]/a/@href').extract() for i in urls: yield Request(urlparse.urljoin('www.domain.com/', i[1:]),callback=self.parse_url) def parse_url(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) print response,'——->' Здесь я пытаюсь объединить ссылку href с базовой ссылкой, но я получаю следующую ошибку, exceptions.ValueError: […]
У меня есть вложенный OrderedDict я хотел бы преобразовать в dict . Применение dict() на нем, по-видимому, только преобразует внешний слой последней записи. from collections import OrderedDict od = OrderedDict( [ (u'name', u'Alice'), (u'ID', OrderedDict( [ (u'type', u'card'), (u'nr', u'123') ] )), (u'name', u'Bob'), (u'ID', OrderedDict( [ (u'type', u'passport'), (u'nr', u'567') ] )) ] ) […]
Я пытался понять FIFO, используя Python под linux, и я обнаружил странное поведение, которого я не понимаю. Ниже представлен fifoserver.py import sys import time def readline(f): s = f.readline() while s == "": time.sleep(0.0001) s = f.readline() return s while True: f = open(sys.argv[1], "r") x = float(readline(f)) g = open(sys.argv[2], "w") g.write(str(x**2) + "\n") […]
Я хочу сравнить два кадра данных, которые должны быть идентичными. Однако из-за точности с плавающей запятой мне говорят, что значения не совпадают. Я создал пример, чтобы имитировать его ниже. Как я могу получить правильный результат, чтобы конечный файл данных сравнения возвращался true для обеих ячеек? a = pd.DataFrame({'A':[100,97.35000000001]}) b = pd.DataFrame({'A':[100,97.34999999999]}) print a A 0 […]
Я пытаюсь установить pycrypto на osx с easy_install, и я получаю следующую ошибку: easy_install pycrypto Searching for pycrypto Reading http://pypi.python.org/simple/pycrypto/ Reading http://pycrypto.sourceforge.net Reading http://www.pycrypto.org/ Reading http://www.amk.ca/python/code/crypto Best match: pycrypto 2.3 Downloading http://ftp.dlitz.net/pub/dlitz/crypto/pycrypto/pycrypto-2.3.tar.gz Processing pycrypto-2.3.tar.gz Running pycrypto-2.3/setup.py -q bdist_egg –dist-dir /var/folders/3D/3D07iptvHZuzuYaeQDMFIU+++TI/-Tmp-/easy_install-00HgRU/pycrypto-2.3/egg-dist-tmp-BWGYsg warning: GMP library not found; Not building Crypto.PublicKey._fastmath. /usr/libexec/gcc/powerpc-apple-darwin10/4.2.1/as: assembler (/usr/bin/../libexec/gcc/darwin/ppc/as or /usr/bin/../local/libexec/gcc/darwin/ppc/as) for architecture […]
Я начинаю изучать Pandas, и я задавал этот вопрос здесь и не мог решить, как предлагаемое решение работает для меня, и я получаю ошибку индексации. Это то, что у меня есть from pandas import * import pandas as pd d = {'L1' : Series(['X','X','Z','X','Z','Y','Z','Y','Y',]), 'L2' : Series([1,2,1,3,2,1,3,2,3]), 'L3' : Series([50,100,15,200,10,1,20,10,100])} df = DataFrame(d) df.groupby('L1', as_index=False).apply(lambda […]