Tag: python 3.x

Подбор подкласса dict без метода __reduce__ не загружает атрибуты участника

У меня есть необходимость обеспечить, чтобы dict мог принимать только определенные типы объектов в качестве значений. Его также нужно подбирать. Вот моя первая попытка: import pickle class TypedDict(dict): _dict_type = None def __init__(self, dict_type, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self._dict_type = dict_type def __setitem__(self, key, value): if not isinstance(value, self._dict_type): raise TypeError('Wrong type') super().__setitem__(key, value) Если […]

Как очистить захват от бесконечного генератора?

Я чувствую, что должен быть милый способ сделать следующий (нерабочий) код работы: a, b, c, d = generator() где генератор бесконечен, и создаваемые объекты как-то интересны. Это просто предназначено, чтобы быть хорошим способом сказать, сделать все эти переменные различными (возможно) вещами из этого сгенерированного шаблона. К сожалению, это синтаксическая ошибка. Мы могли бы сделать это: […]

Переменная скользящая средняя

У меня есть DataFrame, который выглядит так: ab 1 0.9 0.796522123 2 0.8 0.701075019 3 0.6 0.777130253 4 0.5 0.209912906 5 0.75 0.920537662 6 1 0.955212665 7 3.5 0.227221963 8 2 0.336632891 9 1.25 0.563511758 10 1 0.832624112 Я хочу создать скользящее среднее с максимальным периодом 3, где каждое наблюдение равно df['a']*df['b ]. Если df['a'].rolling(window=3).sum() […]

Безопасный способ выхода из бесконечного цикла в пул потоков для Python3

Я использую модули Python3 : requests HTTP GET на некоторые частичные фотоны, которые настроены как простые HTTP-серверы В качестве клиента я использую Raspberry Pi (который также является точкой доступа) в качестве HTTP-клиента, который использует multiprocessing.dummy.Pool для того, чтобы HTTP- запросы GET возвращались к вышеупомянутым фотонам Процедура опроса выглядит следующим образом: def pollURL(url_of_photon): """ pollURL: Obtain […]

Почему поведение find_packages зависит от импорта пакета pip?

У меня есть следующая структура проекта: prog __init__.py tests subpak __init__.py __init__.py run1.py run2.py run1.py: #!/usr/bin/env python3 from setuptools import find_packages for i in sorted(find_packages(exclude=['tests'])): print(i) run2.py: #!/usr/bin/env python3 import pip from setuptools import find_packages for i in sorted(find_packages(exclude=['tests'])): print(i) Остальные файлы пустые. Окружающая среда – тестирование Debian. python 3.5. вывод run1.py: $ python3 run1.py […]

Распаковка словаря и переход к функции в качестве параметров ключевого слова

Я пытаюсь в python распаковать некоторый dict в некоторую функцию: У меня есть функция, которая получает packet как параметр (который должен быть dict) def queue(self, packet): self.topic.publish(self.message, self.client, **packet) и я называю это так: queue({ 'an_item': 1, 'a_key': 'value' }) функция публикации, находится в стороннем api (Google Pub / Sub API) и из того, что […]

Что вызывает разницу в производительности между этими двумя реализациями сортировки вставки?

У меня две реализации сортировки вставки. Первая в значительной степени транскрипция примера в моем java-учебнике (хотя и с циклом while вместо цикла java for ) def insertion_sort(array): for i in range(1,len(array)): j = i while j > 0 and array[j] < array[j-1]: array[j],array[j-1] = array[j-1], array[j] j=j-1 return array Вторая, по-видимому, более реалистичная реализация. def […]

Keras: Каков результат функции predict_generator?

В документации Keras говорится, что он возвращает «Множество предсказаний Numpy». Используя его на 496 примерах изображений с 4 классами, я получаю 4-мерный массив (496, 4, 4, 512). Какие еще 2 измерения? В конце концов, я хотел бы иметь массив X (примеры) и массив Y (метки). img_width, img_height = 150, 150 top_model_weights_path = 'bottleneck_fc_model.h5' train_data_dir = […]

Функция печати приводит к сбою программы многопроцессорности

В следующем коде я пытаюсь создать изолированную техническую систему, в которой изменения в глобальных переменных у работника не отражаются на других работниках. Для достижения этого каждый раз, когда создается задача, создается новый процесс, а для выполнения параллельного выполнения управление процессами осуществляется с помощью ThreadPoolExecutor . import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from multiprocessing import Pipe, […]

itertools продукт значений словаря python

У меня есть словарь Python со строками в виде ключей и массивов numpy в качестве значений: dictionary = {'first': np.array([1, 2]), 'second': np.array([3, 4])} Теперь я хочу использовать product itertools для создания следующего списка: requested = [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4)] Как обычно, когда элементы, переданные в product являются массивами numpy. Когда […]

Python - лучший язык программирования в мире.