我是CherryPy的新手，来自Django。我喜欢Django将项目的各个部分拆分成许多文件的方式，我想在CherryPy中做同样的事情，而不是拥有一个大文件。我觉得如果我能把项目分成这些部分就好了:application.py:CherryPy的核心，服务器启动的地方urls.py:包含所有url，可能使用RoutesDispatchermodels.py:通过SQLAlchemy，包含所有模型controllers.py:非常明显；)我并不是要在这里粘贴完整的代码，指向example/pastebin/gist的链接也很完美:)感谢您的帮助。 最佳答案

我正在拆分一个HTTP请求来查看元素，我想知道是否有一种方法可以指定我想在同一个调用中查看的元素，而无需执行其他操作。例如:frompyspark.sqlimportfunctionsasfndf.select(fn.split(df.http_request,'/').alias('http'))给我一​​个新的Dataframe，其中包含这样的数组行:+--------------------+|http|+--------------------+|[,courses,26420...|我想要索引1(类(class))中的项目，而不必执行另一个select语句来指定df.sele

在Python中，如果我有一个像这样的字符串:a="Hello-to-everybody"我也是a.split('-')然后我得到[u'Hello',u'to',u'everybody']这只是一个例子。我怎样才能得到一个简单的列表而不用烦人呢？？ 最佳答案 u表示它是一个unicode字符串-您的原始字符串也必须是一个unicode字符串。通常，保留字符串Unicode是个好主意，因为尝试转换为普通字符串可能会因没有等效字符而失败。u纯粹是用来让你知道它在表示中是一个unicode字符串——它不会影响字符串本身。通常，unicod

通过查看CPython实现，字符串split()的返回值似乎是新分配的字符串列表。但是，由于字符串是不可变的，因此似乎可以通过指向偏移量从原始字符串中生成子字符串。我是否正确理解了CPython的当前行为？是否有理由不选择这种空间优化？我能想到的一个原因是父字符串只有在其所有子字符串都被释放后才能被释放。 最佳答案 如果没有Crystal球，我无法告诉您为什么CPython会那样做。但是，出于某些原因您可能会选择这样做。问题是一个小字符串可能包含对更大后备数组的引用。例如，假设我读入一个8GB的HTTP访问日志文件以分析哪些用户代理

我有一个表单数据框，df:cat_var_1cat_var_2num_var_10OrangeMonkey341BananaCat562OrangeDog223BananaMonkey6..假设数据集中cat_var_1的可能值的比率为['Orange':0.6,'Banana':0.4]，cat_var_2的可能值的比率为['Monkey':0.2,'Cat':0.7,'狗':0.1].如何将数据拆分为训练集、测试集和验证集(60:20:20拆分)，以便保留分类变量的比率？实际上，这些变量可以是任意数量，而不仅仅是两个。此外，很明显，在实践中可能永远无法实现精确的比率，但我们希望它尽

我正在尝试读取一个文件并用逗号分隔每行中的一个单元格，然后仅显示包含有关纬度和经度信息的第一个和第二个单元格。这是文件:time,latitude,longitude,type2015-03-20T10:20:35.890Z,38.8221664,-122.7649994,earthquake2015-03-20T10:18:13.070Z,33.2073333,-116.6891667,earthquake2015-03-20T10:15:09.000Z,62.242,-150.8769,earthquake我的程序:defgetQuakeData():filename=input(

是否可以为tf.split()的num_split参数使用占位符输入？理想情况下，我想做这样的事情:num_splits=tf.placeholder(tf.int32)inputs=tf.placeholder(tf.int32,[5,None])split_inputs=tf.split(1,num_splits,inputs)TypeError:Expectedintforargument'num_split'not.我的方法可能有问题。我希望枚举可变形状张量中的一个维度。谢谢! 最佳答案 核心图操作有一个“张量输入-张量输出

我有一个包含20列的矩阵。最后一列是0/1标签。数据链接是here.我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点:使用sklearn.cross_validation.cross_val_score使用sklearn.cross_validation.train_test_split当我做我认为几乎完全相同的事情时，我得到了不同的结果。为了举例说明，我使用上述两种方法运行双重交叉验证，如下面的代码所示。importcsvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportensemblefromsklearn.me

我目前正在使用NLTK进行语言处理，但是我遇到了句子分词的问题。问题来了:假设我有一句话:“图2显示了一张美国map。”当我使用punkttokenizer时，我的代码如下所示:fromnltk.tokenize.punktimportPunktSentenceTokenizer,PunktParameterspunkt_param=PunktParameters()abbreviation=['U.S.A','fig']punkt_param.abbrev_types=set(abbreviation)tokenizer=PunktSentenceTokenizer(punkt_pa

嗯，我有现成的代码，我确信它确实有效，但我收到以下错误:TypeError:descriptor'split'requiresa'str'objectbutreceiveda'unicode'这就是全部定义:defassemblePacket(self,type):ipSplit=str.split(self.serverVars[0],'.')packet='SAMP'packet+=chr(int(ipSplit[0]))packet+=chr(int(ipSplit[1]))packet+=chr(int(ipSplit[2]))packet+=chr(int(ipSplit[3