我如何确保setup.py编译项目PO文件并在创建sdist时包含它们。这是一个Django应用程序，生成MO文件的手动过程是在应用程序的根目录中运行以下命令:django-admincompilemessages(这意味着比setup.py更深一层)我想避免每次都手动编译MO文件。而且我根本不想将它们存储在存储库中。 最佳答案 我的简单解决方案(从Trac那里得到了一些想法):#!/usr/bin/envpythonfromsetuptoolsimportsetup,find_packagesfromsetuptools.comm

有没有Dask.distributed的轶事案例？有数百个工作节点的部署？分布式是为了扩展到这种规模的集群吗？ 最佳答案 是我见过的最大的Dask.distributed集群大约有1000个节点。理论上我们可以扩大规模，但规模不会太大。当前的限制是调度程序为每个任务带来大约200微秒的开销。这相当于每秒大约5000个任务。如果您的每个任务大约需要一秒钟，那么调度程序可以使大约5000个核心饱和。从历史上看，我们遇到过其他限制，例如打开文件句柄限制等。这些都已清理到我们所见的规模(1000个节点)，通常在Linux或OSX上一切正常。

我正在寻找我拥有的一些高斯平滑数据中的峰值。我已经研究了一些可用的峰值检测方法，但它们需要一个输入范围来进行搜索，我希望它比那更自动化。这些方法也是为非平滑数据设计的。由于我的数据已经平滑，我需要一种更简单的方法来检索峰值。我的原始数据和平滑数据如下图所示。本质上，是否有一种pythonic方法从平滑数据数组中检索最大值，这样的数组就像a=[1,2,3,4,5,4,3,2,1,2,3,2,1,2,3,4,5,6,5,4,3,2,1]会返回:r=[5,3,6] 最佳答案 存在一个内置函数argrelextrema完成这个任务:impo

我有两个随机变量X和Y，它们均匀分布在单纯形上:我想评估它们总和的密度:计算完上述积分后，我的最终目标是计算以下积分:为了计算第一个积分，我在单纯形中生成均匀分布的点，然后检查它们是否属于上述积分中的所需区域，并采用点的分数来评估上述密度。一旦我计算出上述密度，我就会按照类似的过程来计算上述对数积分以计算其值。然而，这是非常低效的，需要花费很多时间，比如3-4小时。谁能建议我用Python解决这个问题的有效方法？我正在使用Numpy包。这是代码importnumpyasnpimportmathimportrandomimportnumpy.randomasnprndimportmatp

我正在Ubuntu中开发Python应用程序。我想设置一个Distribute/virtualenv/pipecosystem独立于任何系统Python包管理我的Python包(我在Synaptic中管理它们，或者更确切地说，我让系统为我管理它们)。我可以只安装python-setuptools、python-virtualenv和python-pip系统包并开始我的快乐之旅，但我也希望能够获得最新/特定版本的Distribute、virtualenv和pip。这些没有PPA，所以我必须手动安装它们。最后一个复杂问题是，我希望能够为多个版本的Python执行此操作。也就是说，为pyth

random.gauss(mu,sigma)上面是一个函数，允许从具有给定均值和方差的正态分布中随机抽取一个数字。但是，我们如何才能从不仅仅由两个第一时刻定义的正态分布中得出值呢？类似于:random.gauss(mu,sigma,skew,kurtosis) 最佳答案 使用scipy怎么样？您可以从continuousdistributionsinthescipy.statslibrary中选择您想要的分布.广义Gamma函数具有非零偏斜和峰态，但您需要做一些工作才能确定使用哪些参数来指定分布以获得特定的均值、方差、偏斜和峰态。这

我的包依赖于BeautifulSoup。如果我通过pythonsetup.pydevelop在新的virtualenv中安装我的包，我会收到以下错误。如果我第二次执行pythonsetup.pydevelop，一切似乎都正常。我不知道发生了什么。如何修复它以获得可重现的设置？Bestmatch:beautifulsoup44.3.2Downloadinghttps://pypi.python.org/packages/source/b/beautifulsoup4/beautifulsoup4-4.3.2.tar.gz#md5=b8d157a204d56512a4cc196e53e7d

有一个大型Python应用程序，其中包含许多第三方包和二进制库。以下是我的要求的概述:跨平台(目前是Windows和现代Linux发行版)安装大量(比如>100MB)二进制库(Windows上的DLL)安装第三方Python包(其中一些无法使用easy_install等工具在Windows上安装)安装所需的VisualStudio可再发行组件包尽可能保留我的包的文件布局(没有压缩鸡蛋)删除所有包和库的明确方法分发测试套件(在我的例子中是py.test)无源分发选项(仅.pyc)应用程序至少作为Python包应该是“可移植的”(可以使用VirtualEnv安装在任何地方)。我有什么选择？

我正在计算数组中的值改变极性的次数(编辑:数组中的值越过零的次数)。假设我有一个数组:[80.6120.8-115.6-76.1131.3105.1138.4-81.3-95.389.2-154.1121.4-85.196.868.2]`我希望计数为8。一种解决方案是运行循环并检查是否大于或小于0，并保留先前极性的历史记录。我们能做得更快吗？编辑:我的目的真的是更快地找到一些东西，因为我有这些长度约为68554308的数组，我必须对100多个这样的数组进行这些计算。 最佳答案 这会产生相同的结果:importnumpyasnpmy_

在某些时候我的pip安装坏了(我怀疑是在升级到Ubuntu14.04时)，我无法通过完全删除它并重新安装(通过synaptic包管理器)来恢复它。它不会发生在所有包中，但会发生在一些常见的包中，例如autopep8甚至setuptools本身。我得到的错误是DownloadingfromURLhttps://pypi.python.org/packages/3.3/p/pep8/pep8-1.5.6-py2.py3-none-any.whl#md5=c7da9fb6a4316b53b6a873de076441e2(fromhttps://pypi.python.org/simple/p