我有一个由单词组成的文件，每行一个单词。该文件如下所示:aaabobffferrdddffferr我想统计一对单词的出现频率。例如，aaa,bob:1bob,fff:1fff,err:2等等。这个我试过了f=open(file,'r')content=f.readlines()f.close()dic={}it=iter(content)forlineincontent:printline,next(line);dic.update({[line,next(line)]:1})我得到了错误:TypeError:strobjectisnotaniterator然后我尝试使用迭代器:it=
我在Django源代码中看到了这个:description=_("Comma-separatedintegers")description=_("Date(withouttime)")它有什么作用？我在Python3.1.3中尝试它但失败了:>>>foo=_("bar")Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,infoo=_("bar")NameError:name'_'isnotdefined2.4.4也不走运:>>>foo=_("bar")Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in-top
我理解以下Python代码:>>>classA(object):...def__str__(self):...return"AninstanceoftheclassA"...>>>>>>a=A()>>>printaAninstanceoftheclassA现在，我想更改的输出>>>printA我需要重载哪个函数才能做到这一点？即使从未实例化该类，该解决方案也必须有效。Python2.x和3中的情况是否不同？ 最佳答案 在元类上定义__str__():classA(object):class__metaclass__(type):de
我对python3.3.4中的“解码”方法有一些问题。这是我的代码:forlinesinopen('file','r'):decodedLine=lines.decode('ISO-8859-1')line=decodedLine.split('\t')但是我无法解码这个问题的行:AttributeError:'str'objecthasnoattribute'decode'你有什么想法吗？谢谢 最佳答案 一个编码字符串，一个解码字节。您应该从文件中读取字节并对其进行解码:forlinesinopen('file','rb'):de
要么这是一个错误，要么我即将学习一些关于Python行为方式的新知识。:)我有一个充满键/值对的字典。每个键都有一个唯一的前缀，ias_XX_XX_。我正在尝试获取字典中每个唯一前缀的列表。首先，我得到一个以'_x1'结尾的所有键的列表。接下来，我使用rstrip('_x1')从它们中去除所有的'_x1'。除了最后一个ias_1_1_x1之外，这对它们都适用。它不再被剥离为ias_1_1，而是变为ias_。运行代码自己看看:d={'ias_16_10_x2':575,'ias_16_10_x1':0,'ias_16_10_y1':0,'ias_16_10_y2':359,'ias_16
所以，我了解到字符串有一个center方法。>>>'a'.center(3)'a'然后我注意到我可以使用类型的“str”对象做同样的事情，因为>>>type(str)使用这个“类型”对象，我可以像访问静态函数一样访问字符串方法。>>>str.center('a',5)'a'唉!这违反了python的禅宗。应该有一种——最好只有一种——显而易见的方法来做到这一点。这两种方法连类型都不一样。>>>type(str.center)>>>type('Ni!'.center)现在，这是应该如何设计python类的示例吗？为什么类型不同？什么是method_descriptor，我为什么要费心？感
我有一个flask应用程序，我需要APScheduler的调度功能。问题是:我在哪里启动调度程序实例？我使用uwsgi+nginx为这个应用程序提供多个worker，我最终不会得到多个Scheduler实例，它们会相互忽略吗？如果这是正确的，一个作业会被触发多次，不是吗？在这种情况下最好的策略是什么，这样我最终只有一个Scheduler实例并且仍然能够从计划的作业中访问应用程序的上下文？Thisquestion尽管使用gunicorn而不是uwsgi也有同样的问题，但答案可能是相似的。下面是将“app”定义为uwsgi可调用应用程序对象的代码。包含此代码的文件称为wsgi.py(无关紧
我经常发现自己用Python编写程序，构建一个大型(兆字节)只读数据结构，然后使用该数据结构分析一个非常大(总共数百兆字节)的小记录列表。每条记录都可以并行分析，所以一个自然的模式是设置只读数据结构并将其分配给全局变量，然后创建一个multiprocessing.Pool。(通过fork将数据结构隐式复制到每个工作进程中)，然后使用imap_unordered并行处理记录。这种模式的骨架看起来像这样:classifier=Nonedefclassify_row(row):returnclassifier.classify(row)defclassify(classifier_spec,
我正在尝试通过gunicorn运行一个简单的flask应用程序，但无论我做什么，我的工作人员都会超时。无论是否存在针对应用程序的事件，无论我将timeout值设置为什么，工作人员都将始终超时。是什么导致他们超时？当我发出请求时，请求成功通过，但工作人员仍然超时。这是我正在运行的:gunicorntest_app.py-b127.0.0.1:8000--log-level=debug--log-file/tmp/log*Runningonhttp://127.0.0.1:5000/127.0.0.1--[28/Aug/201411:23:50]"GET/HTTP/1.1"200-127.
我想使用Celery在具有四张Tesla卡的GPU服务器上运行作业。我用一个由四个worker组成的池运行Celeryworker，这样每张卡总是运行一项工作。我的问题是如何指示worker每人领取一个GPU。目前我依赖于工作进程都应该有连续进程ID的假设:device_id=os.getpid()%self.ndevices但是，我不能保证它总是有效，即当工作进程随着时间的推移重新启动时。所以理想情况下，我想直接获取每个worker的ID。有人可以告诉我是否可以从任务中检查工作人员，或者可以建议一种不同的解决方案来跨GPU分配作业？ 最佳答案
