我们最近切换到py.test进行python测试(顺便说一句，这太棒了)。但是，我试图弄清楚如何控制日志输出(即内置的python日志记录模块)。我们安装了pytest-capturelog，它按预期工作，当我们想查看日志时，我们可以通过--nologcapture选项。但是，您如何控制日志记录级别(例如信息、调试等)以及过滤日志记录(如果您只对特定模块感兴趣)。py.test是否有现有的插件来实现这一点，还是我们需要自己推出？谢谢，强尼 最佳答案 安装和使用pytest-capturelogplugin可以满足您的大部分pytes
更具体的欺骗875228—SimpledatastoringinPython.我有一个相当大的字典(6GB)，我需要对其进行一些处理。我正在尝试几种文档聚类方法，因此我需要一次将整个内容保存在内存中。我有其他函数可以在这些数据上运行，但内容不会改变。目前，每当我想到新函数时，我都必须编写它们，然后重新生成dict。我正在寻找一种将这个字典写入文件的方法，这样我就可以将它加载到内存中，而不是重新计算它的所有值。为了过度简化它看起来像这样的东西:{((('word','list'),(1,2),(1,3)),(...)):0.0,....}我觉得python一定有比我更好的方法循环遍历一些
更具体的欺骗875228—SimpledatastoringinPython.我有一个相当大的字典(6GB)，我需要对其进行一些处理。我正在尝试几种文档聚类方法，因此我需要一次将整个内容保存在内存中。我有其他函数可以在这些数据上运行，但内容不会改变。目前，每当我想到新函数时，我都必须编写它们，然后重新生成dict。我正在寻找一种将这个字典写入文件的方法，这样我就可以将它加载到内存中，而不是重新计算它的所有值。为了过度简化它看起来像这样的东西:{((('word','list'),(1,2),(1,3)),(...)):0.0,....}我觉得python一定有比我更好的方法循环遍历一些
这是一个双重问题，一个理论部分，一个实践部分:当子类化dict时:classImageDB(dict):def__init__(self,directory):dict.__init__(self)#Necessary??...是否应该调用dict.__init__(self)，作为“安全”措施(例如，如果有一些重要的实现细节很重要)？如果not调用dict.__init__()是否存在代码与Python的future版本中断的风险？我在这里寻找做一件事或另一件事的根本原因(实际上，调用dict.__init__()是安全的)。我的猜测是，当调用ImageDB.__init__(sel
这是一个双重问题，一个理论部分，一个实践部分:当子类化dict时:classImageDB(dict):def__init__(self,directory):dict.__init__(self)#Necessary??...是否应该调用dict.__init__(self)，作为“安全”措施(例如，如果有一些重要的实现细节很重要)？如果not调用dict.__init__()是否存在代码与Python的future版本中断的风险？我在这里寻找做一件事或另一件事的根本原因(实际上，调用dict.__init__()是安全的)。我的猜测是，当调用ImageDB.__init__(sel
我有一本字典，需要将其转换为NumPy结构化数组。我正在使用arcpy函数NumPyArraytoTable，因此NumPy结构化数组是唯一可行的数据格式。基于此线程:Writingtonumpyarrayfromdictionary和这个线程:HowtoconvertPythondictionaryobjecttonumpyarray我试过了:result={0:1.1181753789488595,1:0.5566080288678394,2:0.4718269778030734,3:0.48716683119447185,4:1.0,5:0.1395076201641266,6:
我有一本字典，需要将其转换为NumPy结构化数组。我正在使用arcpy函数NumPyArraytoTable，因此NumPy结构化数组是唯一可行的数据格式。基于此线程:Writingtonumpyarrayfromdictionary和这个线程:HowtoconvertPythondictionaryobjecttonumpyarray我试过了:result={0:1.1181753789488595,1:0.5566080288678394,2:0.4718269778030734,3:0.48716683119447185,4:1.0,5:0.1395076201641266,6:
我有一个python脚本，它接受命令行参数，处理一些文件。我正在使用py.test编写成功的测试，让这个脚本通过它的步伐，用subprocess.call执行它。现在我想用coverage.py分析代码覆盖率。覆盖率，当通过pytest-cov插件(内置子进程处理)使用时，在临时测试中调用它时看不到/覆盖我的脚本使用py.test的tmpdir固定装置创建的目录。Coverage确实看到我的脚本在它所在的目录中被调用(并且文件名参数指向远程路径)。在这两种情况下，我的测试都通过了!覆盖3.6、pytest-2.3.5、pytest-cov1.6，均来自PyPi。问题:即使脚本在另一个目
我有一个python脚本，它接受命令行参数，处理一些文件。我正在使用py.test编写成功的测试，让这个脚本通过它的步伐，用subprocess.call执行它。现在我想用coverage.py分析代码覆盖率。覆盖率，当通过pytest-cov插件(内置子进程处理)使用时，在临时测试中调用它时看不到/覆盖我的脚本使用py.test的tmpdir固定装置创建的目录。Coverage确实看到我的脚本在它所在的目录中被调用(并且文件名参数指向远程路径)。在这两种情况下，我的测试都通过了!覆盖3.6、pytest-2.3.5、pytest-cov1.6，均来自PyPi。问题:即使脚本在另一个目
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭10年前.在考虑设计时，在哪些情况下使用class与dict更有意义？优点和缺点也会很有用。例如，classAlbumState:"""AlbumStateclass,tracksphotosshown,etc"""def__init__(self,album):"""albumforthisobjectwilltrackstate"""self.album=
