我想用str.format实现以下目标:x,y=1234,5678printstr(x)[2:]+str(y)[:2]我能做到的唯一方法是:print'{0}{1}'.format(str(x)[2:],str(y)[:2])现在，这是一个示例，而我真正拥有的是一个又长又乱的字符串，所以我想将切片放在{}中。我研究过thedocs，但我无法弄清楚正确的语法。我的问题是:是否可以在替换字段中分割字符串？ 最佳答案 不，您不能对替换字段内的字符串应用切片。您需要引用FormatSpecificationMini-Language;它定义

我遇到了一个相当简单的问题，我无法想出一个优雅的解决方案。我在一个函数中使用str.format创建一个字符串，该函数在dict中传递以用于格式。我想创建字符串并在它们被传递时使用值对其进行格式化，否则将它们留空。前kwargs={"name":"mark"}"Mynameis{name}andI'mreally{adjective}.".format(**kwargs)应该返回"MynameismarkandI'mreally."而不是抛出KeyError(如果我们不做任何事情会发生这种情况)。令人尴尬的是，我什至无法为这个问题想出一个不优雅的解决方案。我想我可以通过不使用str.f

我遇到了一个相当简单的问题，我无法想出一个优雅的解决方案。我在一个函数中使用str.format创建一个字符串，该函数在dict中传递以用于格式。我想创建字符串并在它们被传递时使用值对其进行格式化，否则将它们留空。前kwargs={"name":"mark"}"Mynameis{name}andI'mreally{adjective}.".format(**kwargs)应该返回"MynameismarkandI'mreally."而不是抛出KeyError(如果我们不做任何事情会发生这种情况)。令人尴尬的是，我什至无法为这个问题想出一个不优雅的解决方案。我想我可以通过不使用str.f

我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面

我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面

我需要将markdown文本转换为纯文本格式以在我的网站中显示摘要。我想要python中的代码。 最佳答案 尽管这是一个非常古老的问题，但我想提出一个我最近提出的解决方案。这个既不使用BeautifulSoup，也没有转换为html和返回的开销。ma​​rkdown模块核心类Markdown有一个属性output_formats，该属性不可配置，但可以像python中的几乎任何东西一样进行修补。此属性是将输出格式名称映射到渲染函数的字典。默认情况下，它有两种输出格式，'html'和'xhtml'对应。稍加帮助，它可能有一个易于编写的

我需要将markdown文本转换为纯文本格式以在我的网站中显示摘要。我想要python中的代码。 最佳答案 尽管这是一个非常古老的问题，但我想提出一个我最近提出的解决方案。这个既不使用BeautifulSoup，也没有转换为html和返回的开销。ma​​rkdown模块核心类Markdown有一个属性output_formats，该属性不可配置，但可以像python中的几乎任何东西一样进行修补。此属性是将输出格式名称映射到渲染函数的字典。默认情况下，它有两种输出格式，'html'和'xhtml'对应。稍加帮助，它可能有一个易于编写的

我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案

我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案

如何在类中使用functools.lru_cache而不泄漏内存？在下面的最小示例中，foo实例不会被释放，尽管超出范围并且没有引用者(除了lru_cache)。fromfunctoolsimportlru_cacheclassBigClass:passclassFoo:def__init__(self):self.big=BigClass()@lru_cache(maxsize=16)defcached_method(self,x):returnx+5deffun():foo=Foo()print(foo.cached_method(10))print(foo.cached_meth