在依赖对象的package-lock.json中，我有requires和dependencies字段，例如"requires":{"@angular-devkit/core":"0.8.5","rxjs":"6.2.2","tree-kill":"1.2.0","webpack-sources":"1.3.0"},"dependencies":{"rxjs":{"version":"6.2.2","resolved":"https://registry.npmjs.org/rxjs/-/rxjs-6.2.2.tgz","integrity":"sha512-0MI8+mkKAXZUF9
我不小心在一个使用Yarn的项目中运行了npminstall并注意到npm创建了一个package-lock.json文件。我知道Yarn的受欢迎程度飙升的部分原因是它使用锁文件来生成比npm更可靠和确定性的依赖安装，npm有一段时间只有一个残缺的shrinkwrapfeature，但现在我不确定如何处理这个npm锁定文件业务，以及继续使用Yarn是否有什么令人信服的地方。本着previousQandAonStackOverflowonyarnvsshrinkwrap的精神，我问以下问题:这两个包管理器在可靠性方面是否存在任何实质性差异？如果没有，除了“更多表情符号。?”之外，还有什么
抱歉，这是一个非常复杂的Pipenv情况。在我的公司，我们使用pipenv（同时使用Pipfile和Pipfile.lock）来控制不同工程师笔记本电脑上使用的软件包。这对我们比对大多数团队更重要，因为我们还使用Zappa来部署AWSlambda代码，而且它显然直接从部署人员的笔记本电脑打包依赖项来部署它们。因此，如果人们的笔记本电脑在依赖性方面不完全一致，我们可以在云中获得不同的行为，这取决于谁部署了它。我们发现，即使在尝试完全控制与Pipfile和Pipfile.lock的依赖关系之后，我们最终还是会在不同的笔记本电脑上获得不同的python包，如pipfreeze所示，如部署代码
这是我的项目目录结构，其中包括项目文件夹，加上包含在多个项目之间共享的包和模块的“框架”文件夹它与项目文件夹位于层次结构中的同一级别:Framework/package1/__init__.pymod1.pymod2.pypackage2/__init__.pymoda.pymodb.pyMy_Project/src/main_package/__init__.pymain_module.pysetup.pyREADME.txt这是我的setup.py文件内容的部分列表:fromdistutils.coreimportsetupsetup(packages=['package1','p
在我们的Python/Django应用程序的开发过程中，我们不小心在requirements.txt中引入了包需求，它安装了相互冲突的库版本。Heroku已将损坏的需求缓存在pythonbuildpack指定的CACHE_DIR中，如其buildpackAPIinfopage中所述。，并且似乎对requirements.txt文件的任何修改都无法清除损坏包的缓存。我们如何强制Heroku完全清空CACHE_DIR并从头开始重新安装所有需求和依赖项？ 最佳答案 使用heroku-repo插件purge_cache命令:$herokup
Python的强项之一是易于编写C和C++扩展以加速代码的处理器密集型部分。这些扩展可以避免GlobalInterpreterLock还是它们也受到GIL的限制？如果不是，那么这个“易于扩展”比我之前意识到的更具有killer锏。我怀疑答案不是简单的是或否，但我不确定，所以我在StackOverflow上问这个问题。 最佳答案 是的，对C扩展的调用(从Python调用的C例程)仍受GIL约束。但是，您可以手动在C扩展中释放GIL，只要在将控制权返回给PythonVM之前小心地重新声明它即可。有关信息，请查看Py_BEGIN_ALLO
这个问题更多的是关于__dir__而不是numpy。我有一个numpy.recarray的子类(在python2.7中，numpy1.6.2)，我注意到recarray的字段名称在dir对象(因此ipython的自动完成功能不起作用)。试图修复它，我尝试在我的子类中覆盖__dir__，如下所示:def__dir__(self):returnsorted(set(super(MyRecArray,self).__dir__()+\self.__dict__.keys()+self.dtype.fields.keys()))导致:AttributeError:'super'objectha
谁能用足够的例子向我解释一下b/w有什么区别>>>importinspect>>>inspect.getmembers(1)和>>>type(1).__dict__.items()和>>>dir(1)除了它们显示的属性和方法的数量按此顺序递减。1是整数(但它可以是任何类型。)编辑>>>obj.__class__.__name__#givestheclassnameofobject>>>dir(obj)#givesattributes&methods>>>dir()#givescurrentscope/namespace>>>obj.__dict__#givesattributes
当两个开发人员在使用不同操作系统的项目上工作时，Pipfile.lock是不同的(尤其是host-environment-markers内的部分)。ForPHP,mostpeoplerecommendtocommitcomposer.lock文件。我们是否必须为Python做同样的事情？ 最佳答案 短-是的!锁定文件告诉pipenv需要安装每个依赖项的确切版本。您将在所有机器上保持一致性。//更新:Samequestionongithub 关于python-Git-是否应该将Pipfil
我正在尝试这段代码:importsqliteconnection=sqlite.connect('cache.db')cur=connection.cursor()cur.execute('''createtableitem(idintegerprimarykey,itemnotextunique,scancodetext,descrtext,pricereal)''')connection.commit()cur.close()我发现了这个异常:Traceback(mostrecentcalllast):File"cache_storage.py",line7,inscancodet
