我有一个列表，我想在数据库中为其批量创建条目。如何在不循环遍历列表的情况下执行此操作，我认为这会消除bulk_create的意义。例如:而不是...forxinlist:bulk_create...我怎么能...bulk_createfortheentirelistatonceinanefficientmanner列表包含:list=['abc','def','ghi']它只是一个id列表，而不是以准备好直接输入bulk_create的形式(不使用输入字段格式化)。但是，我认为可以在将列表传递给bulk_create之前对其进行修改。 最佳答案

这个问题在这里已经有了答案:GettingPythonerror"from:can'tread/var/mail/Bio"(7个答案)关闭6个月前。在ex49中，我们被告知使用以下命令调用在ex48中创建的lexicon.py文件。当我尝试使用以下命令导入词典文件时>>>fromex48importlexicon它返回以下内容:from:can'tread/var/mail/ex48我试过查找这个。这是什么意思？文件放错地方了吗？

pandas.read_csv的函数签名提供以下选项:read_csv(filepath_or_buffer,low_memory=True,memory_map=False,iterator=False,chunksize=None,...)我找不到任何关于low_memory或memory_map标志的文档。我很困惑这些功能是否已经实现，如果是的话它们是如何工作的。具体而言，memory_map:如果实现，它是否使用np.memmap，如果是，它是否将各个列存储为memmap或行。low_memory:它是否指定像cache这样的东西存储在内存中？我们可以将现有的DataFrame

我有一个包含一百万行的gzip数据文件:$zcatmillion_lines.txt.gz|head12345678910...我处理这个文件的Perl脚本如下:#read_million.plusestrict;my$file="million_lines.txt.gz";openMILLION,"gzip-cdfq$file|";while(){chomp$_;if($_eq"1000000"){print"Thisisthemillionthline:Perl\n";last;}}在Python中:#read_million.pyimportgzipfilename='milli

我使用pipinstall-e./mylocalpkg在开发模式下安装了一个包。这个包定义了一个entry_points.console_scriptsetup(name='mylocalpkg',...entry_points={'console_scripts':['myscript=mylocalpkg.scriptfile:main']},...)这个脚本可以用任何一种方式调用$python-mmylocalpkg.scriptfile$myscript但是，我无法调试这个脚本:$python-mpdbmylocalpkg.scriptfileError:mylocalpkg.

我正在处理一个大约3.3GB的Stata.dta文件，所以它很大但不会太大。我对使用IPython很感兴趣，并尝试使用Pandas导入.dta文件，但发生了一些奇怪的事情。我的盒子有32GB的RAM，尝试加载.dta文件会导致所有RAM都被使用(约30分钟后)并且我的计算机会停止运行。这“感觉”不对，因为我能够使用外部包中的read.dta()在R中打开文件没问题，并且在Stata中使用该文件很好。我使用的代码是:%timemyfile=pd.read_stata(data_dir+'my_dta_file.dta')我在Enthought的Canopy程序中使用IPython。'%t

因为我不需要double我的机器内存有限，我想处理更大的数据集我需要将提取的数据(作为矩阵)传递给BLAS库，单精度的BLAS调用比double等效调用快2倍。请注意，并非原始csv文件中的所有列都具有浮点类型。我只需要将float32设置为浮点列的默认值。 最佳答案 尝试:importnumpyasnpimportpandasaspd#Sample100rowsofdatatodeterminedtypes.df_test=pd.read_csv(filename,nrows=100)float_cols=[cforcindf_t

我正在学习如何将sqlite3与python结合使用。我所关注的教科书中的示例是一个数据库，其中每个国家/地区记录都有一个地区、国家/地区和人口。书上说:ThefollowingsnippetusestheCONSTRAINTkeywordtospecifythatnotwoentriesinthetablebeingcreatedwilleverhavethesamevaluesforregionandcountry:>>>cur.execute('''CREATETABLEPopByCountry(RegionTEXTNOTNULL,CountryTEXTNOTNULL,Popul

我在GoogleAppEngine应用程序上有一个Django应用程序，它使用AppEngineauthentication连接到GoogleCloudSQL.大多数时候一切正常，但有时会引发以下异常:OperationalError:(2013,"LostconnectiontoMySQLserverat'readinginitialcommunicationpacket',systemerror:38")根据thedocs,在以下情况下会返回此错误:IfGoogleCloudSQLrejectstheconnection,forexample,becausetheIPaddress

我正在寻找一种方法来正确覆盖DjangoRestFramework中ModelSerializer序列化程序的默认.create()方法以处理额外参数。在我最初的Django模型中，我刚刚覆盖了默认的.save()方法来管理一个extra参数。现在.save()也可以这样调用:.save(extra='foo')。我必须在原始Django模型上创建一个ModelSerializer映射:fromOriginalModels.modelsimportOriginalModelfromrest_frameworkimportserializersclassOriginalModelSeri