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python - 什么时候应该使用 list.count(0),如何打折 "False"项目?

a.count(0)总是返回11,那么我应该怎么做才能打折False并返回10?a=["a",0,0,"b",None,"c","d",0,1,False,0,1,0,3,[],0,1,9,0,0,{},0,0,9] 最佳答案 Python2.x将False解释为0,反之亦然。AFAIK甚至None和""在条件下都可以被视为False。重新定义计数如下:sum(1foriteminaifitem==0andtype(item)==int)或(感谢Kevin和Bakuriu的评论):sum(1foriteminaifitem==0an

Python 的 `concurrent.futures` : Iterate on futures according to order of completion

我想要类似于executor.map的东西,除了当我迭代结果时,我想根据完成顺序迭代它们,例如首先完成的工作项应该首先出现在迭代中,依此类推。这样,如果序列中的每个工作项都还没有完成,迭代就会阻塞。我自己知道如何使用队列来实现这一点,但我想知道是否可以使用futures框架。(我主要使用基于线程的执行器,所以我想要一个适用于这些的答案,但也欢迎提供一般性的答案。)更新:感谢您的回答!您能解释一下我如何将as_completed与executor.map一起使用吗?executor.map是我使用future时最有用和最简洁的工具,我不愿意手动开始使用Future对象。

python - 为什么 python 字符串没有 __iter__ 函数?

当字符串没有__iter__函数时,我们如何迭代python字符串?$pythonPython2.6.5(r265:79063,Apr162010,13:09:56)[GCC4.4.3]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>"asdf".__iter__Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'str'objecthasnoattribute'__iter__'>>>it=iter("asdf")>>

python - __iter__ 是如何工作的?

尽管阅读了它,但我仍然不太明白__iter__是如何工作的。什么是简单的解释?我见过def__iter__(self):returnself。我看不到它是如何工作的,也不知道它是如何工作的。 最佳答案 简单地说:__iter__在一个类上定义一个方法,该方法将返回一个迭代器(一个连续产生对象包含的下一项的对象)。__iter__()返回的迭代器对象几乎可以是任何对象,只要它定义了next()方法即可。next方法将被for...in...之类的语句调用以产生下一项,以及next()当没有更多项目时应该引发StopIteration异

python - "yield from iterable"与 "return iter(iterable)"

在包装(内部)迭代器时,通常必须将__iter__方法重新路由到底层可迭代对象。考虑以下示例:classFancyNewClass(collections.Iterable):def__init__(self):self._internal_iterable=[1,2,3,4,5]#...#variantAdef__iter__(self):returniter(self._internal_iterable)#variantBdef__iter__(self):yieldfromself._internal_iterable变体A和B之间是否存在显着差异?变体A返回一个迭代器对象,该

python - 术语 : Python and Numpy - `iterable` versus `array_like`

在使用Numpy的Python程序中,iterable和array_like对象有什么区别?iterable和array_like都经常出现在Python文档中,它们有一些相似的属性。我知道在这种情况下array_like对象应该支持Numpy类型的操作,例如广播,但是Numpy数组区域也是可迭代的。说array_like是iterable的扩展(或超集?)是否正确? 最佳答案 术语"array-like"确实只在NumPy中使用,指的是可以作为第一个参数传递给numpy.array()以创建数组的任何内容。术语"iterable"

Python Pandas : Add a column to my dataframe that counts a variable

我有一个这样的数据框“gt”:orggrouporg11org21org32org43org53org63我想将列“count”添加到gt数据框以计算组的成员数,预期结果如下:orggroupcountorg112org212org321org433org533org633我知道如何对组中的一项进行计数,但不知道如何使所有组项的计数重复,这是我使用的代码:gtcounts=gt.groupby('group').count()有人可以帮忙吗? 最佳答案 调用transform这将返回一个与原始df对齐的Series:In[223]:

python - 更改 value_counts 中的排序

如果我这样做了mt=mobile.PattLen.value_counts()#sortTruebydefault我明白了428313255551561[...]如果我这样做mt=mobile.PattLen.value_counts(sort=False)我明白了8225912021234[...]我要做的是按2、3、4升序(左侧数字列)获取输出。我可以以某种方式更改value_counts还是需要使用不同的功能。 最佳答案 我认为你需要sort_index,因为左列称为index。完整的命令是mt=mobile.PattLen.

python - 检查iterable的所有值是否都为零

是否有一种简洁/内置的好方法来查看可迭代对象中的所有值是否都为零?现在我正在使用带有一点列表理解的all(),但是(对我而言)似乎应该有一种更具表现力的方法。我认为这在某种程度上等同于C中的memcmp()。values=(0,0,0,0,0)#Testifallitemsinvaluestuplearezeroifall([v==0forvinvalues]):print'indeedtheyare'我希望内置函数可以执行以下操作:defallcmp(iter,value):foriteminiter:ifitem!=value:returnFalsereturnTruepython

Python 3 urllib 产生 TypeError : POST data should be bytes or an iterable of bytes. 它不能是 str 类型

我正在尝试将工作的Python2.7代码转换为Python3代码,并且收到来自urllib请求模块的类型错误。我使用内置的2to3Python工具来转换以下工作urllib和urllib2Python2.7代码:importurllib2importurlliburl="https://www.customdomain.com"d=dict(parameter1="value1",parameter2="value2")req=urllib2.Request(url,data=urllib.urlencode(d))f=urllib2.urlopen(req)resp=f.read()