假设我有一个函数fun(f,x,y)，其中x和y是数字，f是指定函数的字符串，例如"1/x**2+y”.我希望多次使用这个函数f，比如说几百万次，x和y的值在每次之间变化使用。因此调用eval(f)会花费大量时间，而不是每次只计算函数的值。(在我测量的情况下，大约是50倍。)有没有办法保存这个函数f，这样我就只需要调用一次eval？PS.请不要在这里讨论使用eval的(不)安全性，我知道这一点，但是这段代码不会出现在第三个地方派对将运行它，也与我的问题无关。 最佳答案 您可以evallambda，因此您只需对其求值一次，然后它就是您
假设我有N个tf.data.Datasets和一个N概率列表(总和为1)，现在我想创建数据集，这样的例子是以给定的概率从N个数据集中采样。我希望它适用于任意概率->简单的zip/concat/flatmap以及来自每个数据集的固定数量的示例可能不是我想要的。是否可以在TF中执行此操作？谢谢! 最佳答案 从1.12开始，tf.data.experimental.sample_from_datasets提供了以下功能:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/experimen
我有一个包含3个不同特征的tf.data.Dataset实例label这是一个标量sequence_feature这是一个标量序列seq_of_seqs_feature这是序列特征的序列我正在尝试使用tf.data.Dataset.padded_batch()生成填充数据作为我模型的输入-我想以不同方式填充每个特征。示例批处理:[{'label':24,'sequence_feature':[1,2],'seq_of_seqs_feature':[[11.1,22.2],[33.3,44.4]]},{'label':32,'sequence_feature':[3,4,5],'seq_
我正在尝试编写一个scraper，但我遇到了编码问题。当我试图将要查找的字符串复制到我的文本文件中时，python2.7告诉我它无法识别编码，尽管没有特殊字符。不知道这是否有用。我的代码是这样的:fromurllibimportFancyURLopenerimportosclassMyOpener(FancyURLopener):#spoofsarealbrowseronWindowversion='Mozilla/5.0(Windows;U;WindowsNT5.1;it;rv:1.8.1.11)Gecko/20071127Firefox/2.0.0.11'print"Whatist
我有一系列的表格:s0[133,115,3,1]1[114,115,2,3]2[51,59,1,1]dtype:object注意它的元素是字符串:s[0]'[133,115,3,1]'我正在尝试使用pd.eval将此字符串解析为一列列表。这适用于此示例数据。pd.eval(s)array([[133,115,3,1],[114,115,2,3],[51,59,1,1]],dtype=object)然而，对于更大的数据(10K量级)，这会失败得很惨!len(s)300000pd.eval(s)AttributeError:'PandasExprVisitor'objecthasnoatt
我正在尝试导入模块keras.utils.data_utils但它不起作用。但是，我可以找到这个模块here.它确实存在。为什么我不能导入它，而我可以导入一些其他模块，如keras.models和keras.layers.core？cliu@cliu-ubuntu:bin$pythonPython2.7.9(default,Apr22015,15:33:21)[GCC4.9.2]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>from__future__importprint_functi
我尝试添加一个键serializer.data['test']='asdf'，这似乎没有做任何事情。我想转换键值的表示。为此，我尝试使用该值计算新值并替换字典中的旧值。这就是我想要完成的，但我不知道为什么这个值没有被替换。没有抛出任何错误，生成的字典也没有证据表明我试图替换任何东西:classPlaceDetail(APIView):defget(self,request,pk,format=None):place=Place.objects.select_related().get(pk=pk)serializer=PlaceSerializer(place)#serializer.
我正在加载cifar-10数据集，这些方法将数据添加到张量数组，因此为了访问我使用.eval()和session的数据，在正常的tf常量上它返回值，但在标签上和它不会是tf数组的训练集1-我正在使用dockertensorflow-jupyter2-它使用python33-批处理文件必须添加到数据文件夹我正在使用此文件中的第一批[data_batch_1.bin]http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz作为笔记本:https://drive.google.com/open?id=0B_AFMME1kY1obkk1YmJ
我有一个models.py类如下classEducational_Qualification(models.Model):user=models.ForeignKey(User)exam=models.CharField(max_length=40)pass_month=models.CharField(max_length=40)我有如下的views.pydefcreate_qualification(request):QFormSet=modelformset_factory(Educational_Qualification,extra=3,exclude=("user",))i
在这种情况下是否会发生任何安全漏洞:eval(repr(unsanitized_user_input),{"__builtins__":None},{"True":True,"False":False})其中unsanitized_user_input是一个str对象。该字符串是用户生成的，可能很讨厌。假设我们的Web框架没有让我们失望，它是来自Python内置函数的真正诚实的str实例。如果这很危险，我们可以对输入采取任何措施以使其安全吗？我们绝对不想执行字符串中包含的任何内容。另见:FunnyblogpostaboutevalsafetyPreviousQuestionBlog:F
