我正在尝试使用抽象方法创建一个抽象枚举(实际上是Flag)。我的最终目标是能够基于我定义的基本枚举创建复合枚举的字符串表示形式。我能够在不将类抽象化的情况下获得此功能。这是基本的Flag类和一个示例实现:fromenumimportauto,FlagclassTranslateableFlag(Flag):@classmethoddefbase(cls):passdeftranslate(self):base=self.base()ifselfinbase:returnbase[self]else:ret=[]forbasicinbase:ifbasicinself:ret.appen
我注意到现在许多库似乎更喜欢使用字符串而不是枚举类型变量作为参数。人们以前会在哪里使用枚举，例如dateutil.rrule.FR对于星期五，似乎已经转向使用字符串(例如'FRI')。在numpy(或pandas)中也是如此，其中searchsorted例如使用字符串(例如side='left'，或side='right')而不是定义的枚举。为避免疑义，在python3.4之前，这可以很容易地实现为枚举:classSIDE:RIGHT=0LEFT=1而且枚举类型变量的优点很明显:你不能拼错它们而不会引发错误，它们为IDE等提供了适当的支持。那么为什么要使用字符串而不是坚持使用枚举类型呢
我可以创建一个枚举类RockPaperScissors使得ROCK.value=="rock"和ROCK.beats==SCISSORS，其中ROCK和SCISSORS都是RockPaperScissors中的常量？ 最佳答案 枚举成员是类型的实例。这表示您可以只使用常规属性:fromenumimportEnumclassRockPaperScissors(Enum):Rock="rock"Paper="paper"Scissors="scissors"@propertydefbeats(self):lookup={RockPape
我正在尝试打印三个变量列表的所有可能枚举。例如，如果我的输入是:x=1y=1z=1我希望输出是这样的:[[0,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[1,0,0],[1,1,0],[1,0,1],[0,1,1],[1,1,1]]如果任何x,y,z变量大于1，它将枚举从0到变量值的所有整数。例如，如果x=3，则0、1、2或3可能出现在3元素列表的第一个位置。现在我正在创建这样的列表理解:output=[[x,y,z]forx,y,zinrange(x,y,z)]我觉得range函数有问题？ 最佳答案 您可以使用itertools中
将纯Python空操作函数与用@numba.jit修饰的空操作函数进行比较，即:importnumba@numba.njitdefboring_numba():passdefcall_numba(x):fortinrange(x):boring_numba()defboring_normal():passdefcall_normal(x):fortinrange(x):boring_normal()如果我们用%timeit计时，我们会得到以下结果:%timeitcall_numba(int(1e7))792ms±5.51msperloop(mean±std.dev.of7runs,1l
假设我在这里有这个简单的小PonyORM映射。内置Enum类是Python3.4的新增类，并向后移植到2.7。fromenumimportEnumfrompony.ormimportDatabase,RequiredclassState(Enum):ready=0running=1errored=2if__name__=='__main__':db=Database('sqlite',':memory:',create_db=True)classStateTable(db.Entity):state=Required(State)db.generate_mapping(create_t
假设我在这里有这个简单的小PonyORM映射。内置Enum类是Python3.4的新增类，并向后移植到2.7。fromenumimportEnumfrompony.ormimportDatabase,RequiredclassState(Enum):ready=0running=1errored=2if__name__=='__main__':db=Database('sqlite',':memory:',create_db=True)classStateTable(db.Entity):state=Required(State)db.generate_mapping(create_t
我有一个非常大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame名为df。我需要一些枚举记录的方法——因此，能够访问具有特定索引的记录。(或选择具有索引范围的记录组)在Pandas中，我可以做到indexes=[2,3,6,7]df[indexes]我想要类似的东西，(并且没有将数据框转换为pandas)我能得到的最接近的是:通过以下方式枚举原始数据框中的所有对象:indexes=np.arange(df.count())df_indexed=df.withColumn('index',indexes)使用where()函数搜索我需要的值。问题:为什么它不起作用以及如何让
我有一个非常大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame名为df。我需要一些枚举记录的方法——因此，能够访问具有特定索引的记录。(或选择具有索引范围的记录组)在Pandas中，我可以做到indexes=[2,3,6,7]df[indexes]我想要类似的东西，(并且没有将数据框转换为pandas)我能得到的最接近的是:通过以下方式枚举原始数据框中的所有对象:indexes=np.arange(df.count())df_indexed=df.withColumn('index',indexes)使用where()函数搜索我需要的值。问题:为什么它不起作用以及如何让
hashlibPython模块提供了以下哈希算法构造函数:md5()、sha1()、sha224()、sha256()、sha384()和sha512()。假设我不想使用md5，使用sha1而不是sha512有很大的不同吗？我想使用类似hashlib.shaXXX(hashString).hexdigest()的东西，但因为它只是用于缓存，所以我不确定我是否需要512的(最终)额外开销...这种开销是否存在，如果存在，有多大？ 最佳答案 为什么不直接对其进行基准测试？>>>defsha1(s):...returnhashlib.sh
