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python – 模拟用于测试的AWS服务
我正在寻找在不实际使用AWS云的情况下测试AWS服务的方法. Python是首选语言.使用一些模拟组件,让我测试使用AWS S3,Redshift,Lambda,Dynamodb等的代码到目前为止,我发现,> Localstack(这支持大多数AWS服务)> Minio - 这个支持S3和Lambda> s3rver - 仅支持AWS -
python – 如何激活每个项目并解析其信息？
我在使用python抓取网页时遇到了不同类型的问题.单击图像时,图像下会出现有关其“味道”的新信息.我的目标是解析连接到每个图像的所有风味.我的脚本可以解析当前活动图像的风格,但在单击新图像后会中断.我的循环中的一点点抽搐会引导我走向正确的方向.我尝试过：from selenium import webdriver from selenium.webdriv -
python – lxml xpath返回一个空列表
<!DOCTYPE html><html xmlns='http://www.w3.org/1999/xhtml' class='pc chrome win psc_dir-ltr psc_form-xlarge' dir='ltr' lang='en'> <title>Some Title</title> & -
python – 将datetime转换为小时数？
我有一个日期时间戳(例如时间(6,30)),它将返回06:30:00.我想知道如何将其转换为6.5小时.亲切的问候最佳答案你可以简单地使用：import datetime the_time = datetime.time(6,30) value = the_time.hour + the_time.minute/60.0 如果您想要花费几秒钟的秒数,您可以 -
python – Ubuntu通过apt-get安装apache spark
我需要安装spark并在一台机器上以独立模式运行它,并寻找通过apt-get安装它的直接方式我通过pip here找到了如何通过pyspark执行此操作我找不到用一个终端命令安装spark的方法.安装pyspark安装所有的spark软件吗？我找到了instructions如何安装spark,它更复杂有没有办法通过apt-get使用类似的一个终端命令安装sp -
如何将R中保存为RData的数据框导入到pandas中？
我正在尝试将R中保存为RData的数据帧导入到pandas数据帧中.我怎么能这样做？我没有成功尝试使用rpy2如下：import pandas as pd from rpy2.robjects import r from rpy2.robjects import pandas2ri pandas2ri.activate() # I use iris for -
Python错误无法从空轴执行非空取
我有一个超过40万行的pandas数据帧,现在我想计算每行的四分位数范围,但我的代码产生了以下错误： cannot do a non empty take from an empty axes 我的代码：def calIQR(x): x=x.dropna() return (np.percentile(x,75),np.percentil -
python – Keras：无法导入名称np_utils
参见英文答案 > ImportError: cannot import name np_utils????????????????????????????????????6个我正在使用Python 2.7和Jupyter笔记本来做一些基本的机器学习.我正在关注本教程：http://machinelearningmastery.com/regressio -
NameError：名称’hasattr’未定义 – Python3.6,Django1.11,Ubuntu16-17,Apache2.4,mod_wsgi
我已经设置了我的Python / Django虚拟环境,并且在守护进程模式下设置了mod_wsgi,并且非常确定(之前完成此操作)它“大部分都是正确的”,除非我收到以下错误...[Thu Jul 06 00:35:26.986363 2017] [mpm_event:notice] [pid 11442:tid 140557758930432] AH0049 -
Python – 有序标头HTTP请求
我目前正在使用python 2.7请求库,并且不支持有序标头.我可以将有序数据用于发布和获取(如有序字典),但根本不支持标题.甚至没有在python 3中我知道HTTP协议RFC,表明标题的顺序是无关紧要的,但问题是我实现的第三方服务不起作用,除非标题是有序的.我知道这是因为我已经用其他语言实现了有序的头部请求并且它可以工作(比如java),是的我100％肯 -
python – Pandas groupby agg std NaN
输入：df['PopEst'] .astype('float') .groupby(ContinentDict) .agg(['size','sum','mean','std'])) 输出： size sum mean std Asia -
Python：循环遍历if语句的elif部分
我对python比较陌生,所以我甚至不确定我是否以正确的方式接近它.但我在任何地方都找不到好的解决方案.为了避免非常丑陋和重复的代码,我想循环if语句的elif部分.这是我想修复的丑陋代码：def codeToChar(code): chars = 'QWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNMqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm' -
python – 用于viewset视图的Django Rest Framework自定义模式
我有一个使用Django和Django REST Framework构建的API.我有一个模型返回一些构建的JSON,它与典型的Django模型不对应.因此,似乎利用有关Django模型的知识的自动文档功能对我的一些视图不起作用.特别是,我有一个viewset返回一些典型的API视图(如对象列表),以及一些返回一些自定义对象的视图.我想为这些自定义对象构建文 -
python – 将函数结果写入stdin
我正在尝试将函数的结果写入stdin.这是代码：def testy(): return 'Testy !' import sys sys.stdin.write(testy()) 而我得到的错误是：Traceback (most recent call last): File 'stdin_test2.py', line 7, in <m -
python – 允许重复的计数器
我有一个交通灯枚举定义可能的状态：class TrafficLightPhase(Enum): RED = 'RED' YELLOW = 'YELLOW' GREEN = 'GREEN' 我轮询一个交通信号灯每秒获取当前状态,我用这个函数将值放在一个双端队列中：def read_phases(): while running: -
如何在QScintilla中实现SublimeText逐层次功能
我正在尝试在QScintilla组件上实现fold_by_level SublimeText3功能,但我不知道如何做到这一点,到目前为止我已经提出了这个代码：import sys import re import math from PyQt5.Qt import * # noqa from PyQt5.Qsci import QsciScintill -
如何在QScintilla中实现SublimeText逐层次功能
我正在尝试在QScintilla组件上实现fold_by_level SublimeText3功能,但我不知道如何做到这一点,到目前为止我已经提出了这个代码：import sys import re import math from PyQt5.Qt import * # noqa from PyQt5.Qsci import QsciScintill -
导入tensorflow 1.7时Python内核死亡
我想使用tensorflow insinde Jupyter笔记本.但是,跑步import tensorflow as tf 在Jupyter笔记本中立即触发弹出窗口： The kernel appears to have died. It will restart automatically. 此问题仅在更新为tensorflow 1.7后才开始.我没 -
worker_machine_type标记在使用python的Google Cloud Dataflow中无效
我在Python中使用Apache Beam和Google Cloud Dataflow(2.3.0).将worker_machine_type参数指定为例如n1-highmem-2或custom-1-6656,Dataflow运行该作业,但始终为每个工作人员使用标准机器类型n1-standard-1.如果我做错了,有没有人知道？其他主题(here和here -
python – Tensorflow MNIST Estimator：批量大小会影响图表的预期输入吗？
我已经按照TensorFlow MNIST Estimator教程进行了训练,并且训练了我的MNIST模型.它似乎工作正常,但如果我在Tensorboard上可视化它我看到一些奇怪的东西：模型所需的输入形状是100 x 784.这是一个屏幕截图：正如您在右侧框中看到的,预期输入大小为100x784.我以为我会看到？x784那里.现在,我确实在训练中使用100
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