为了使我的应用程序pip可安装，我正在与setuptools和distribute进行激烈的斗争。我假设我的依赖项是正确的，即使用pipinstallmyapp安装可能应该正确填充虚拟环境。但是，我想在开发过程中简化开发，所以我的目标是从一个空的virtualenv开始并进行setup.pytest(以及以后的setup.pydevelop，但那是完全不同的战斗)用所有定义的依赖项填充它。现在我的问题是:无论我多么努力，我得到的只是在我的项目目录中安装为.egg的依赖项，这至少是次优的。我尝试创建一个新的setuptools命令，该命令将使用pip(这似乎可以工作，即使很笨拙)但这并不

我们最近切换到py.test进行python测试(顺便说一句，这太棒了)。但是，我试图弄清楚如何控制日志输出(即内置的python日志记录模块)。我们安装了pytest-capturelog，它按预期工作，当我们想查看日志时，我们可以通过--nologcapture选项。但是，您如何控制日志记录级别(例如信息、调试等)以及过滤日志记录(如果您只对特定模块感兴趣)。py.test是否有现有的插件来实现这一点，还是我们需要自己推出？谢谢，强尼 最佳答案 安装和使用pytest-capturelogplugin可以满足您的大部分pytes

我们最近切换到py.test进行python测试(顺便说一句，这太棒了)。但是，我试图弄清楚如何控制日志输出(即内置的python日志记录模块)。我们安装了pytest-capturelog，它按预期工作，当我们想查看日志时，我们可以通过--nologcapture选项。但是，您如何控制日志记录级别(例如信息、调试等)以及过滤日志记录(如果您只对特定模块感兴趣)。py.test是否有现有的插件来实现这一点，还是我们需要自己推出？谢谢，强尼 最佳答案 安装和使用pytest-capturelogplugin可以满足您的大部分pytes

在numpy中有没有办法创建一个boolean数组，每个条目只使用1位？标准np.booltype是1个字节，但是这样我使用了8倍的所需内存。在Google上我发现C++有std::vector. 最佳答案 为此，您可以使用numpy的packbits和unpackbits:importnumpyasnp#originalbooleanarrayA1=np.array([[0,1,1,0,1],[0,0,1,1,1],[1,1,1,1,1],],dtype=bool)#packeddataA2=np.packbits(A1,axis

在numpy中有没有办法创建一个boolean数组，每个条目只使用1位？标准np.booltype是1个字节，但是这样我使用了8倍的所需内存。在Google上我发现C++有std::vector. 最佳答案 为此，您可以使用numpy的packbits和unpackbits:importnumpyasnp#originalbooleanarrayA1=np.array([[0,1,1,0,1],[0,0,1,1,1],[1,1,1,1,1],],dtype=bool)#packeddataA2=np.packbits(A1,axis

这个问题在这里已经有了答案:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis

这个问题在这里已经有了答案:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis

我有一个python脚本，它接受命令行参数，处理一些文件。我正在使用py.test编写成功的测试，让这个脚本通过它的步伐，用subprocess.call执行它。现在我想用coverage.py分析代码覆盖率。覆盖率，当通过pytest-cov插件(内置子进程处理)使用时，在临时测试中调用它时看不到/覆盖我的脚本使用py.test的tmpdir固定装置创建的目录。Coverage确实看到我的脚本在它所在的目录中被调用(并且文件名参数指向远程路径)。在这两种情况下，我的测试都通过了!覆盖3.6、pytest-2.3.5、pytest-cov1.6，均来自PyPi。问题:即使脚本在另一个目

我有一个python脚本，它接受命令行参数，处理一些文件。我正在使用py.test编写成功的测试，让这个脚本通过它的步伐，用subprocess.call执行它。现在我想用coverage.py分析代码覆盖率。覆盖率，当通过pytest-cov插件(内置子进程处理)使用时，在临时测试中调用它时看不到/覆盖我的脚本使用py.test的tmpdir固定装置创建的目录。Coverage确实看到我的脚本在它所在的目录中被调用(并且文件名参数指向远程路径)。在这两种情况下，我的测试都通过了!覆盖3.6、pytest-2.3.5、pytest-cov1.6，均来自PyPi。问题:即使脚本在另一个目

正如所料，1不包含在空元组中>>>1in()False但是返回的False值不等于False>>>1in()==FalseFalse换个角度看，in运算符返回一个bool，它既不是True也不是False:>>>type(1in())>>>1in()==True,1in()==False(False,False)但是，如果原始表达式被括号括起来，则正常行为会恢复>>>(1in())==FalseTrue或者它的值存储在一个变量中>>>value=1in()>>>value==FalseTrue在Python2和Python3中都观察到了这种行为。你能解释一下发生了什么吗？