我使用DjangoRestFramework创建了一个DjangoRESTAPI.我使用3个不同的客户端来访问这个应用程序:Curl(用于调试目的)Swagger接口(interface)(用于调试目的)我的Angular应用我有一个令人困惑的问题，即API返回的数据被Swagger和Angular而不是Curl破坏了。我的Django模型如下所示:classMyModel1(CachingMixin,models.Model):id=models.BigIntegerField(default=make_id,primary_key=True)name=models.CharFiel

我正在对算法进行时间复杂度分析，需要知道某些numpy操作具有什么样的复杂度。对于某些人，我假设它们与基础数学运算相匹配。就像np.dot(array1,array2)是O(n)。对于其他人，我不太确定。例如，np.array(my_array)是O(1)吗？还是O(n)？它只是简单地重新分配一个指针，还是遍历列表并复制每个值？我想确定每个操作的复杂性。有什么地方可以找到这些信息吗？或者我应该假设它们匹配数学运算？ 最佳答案 BigO复杂性不常与Python和numpy一起使用。它衡量代码如何随着问题的大小而扩展。这在像C这样的编译

str.replace的大Oh表示法是什么？Python中的函数？它总是O(n)吗？str="thisisstringexample"printstr.replace("is","was")thwaswasstringexample 最佳答案 大O符号是在最坏情况下计算的，最坏情况下的Python源代码只是“找到substr的下一个位置，替换，然后走得更远”。一个替换执行O(n)操作(复制字符串)。一搜，根据http://effbot.org/zone/stringlib.htm，在最坏的情况下执行O(n*m)操作。由于它最多可以替

我在Python中有两个递归函数，只是想知道它们的大O表示法。每一个的大O是什么？defcost(n):ifn==0:return1else:returncost(n-1)+cost(n-1)defcost(n):ifn==0:return1else:return2*cost(n-1) 最佳答案 让我们使用递归关系来解决这个问题!第一个函数的运行时间可以递归地描述为T(0)=1T(n+1)=2T(n)+1也就是说，基本情况需要一个时间单位才能完成，否则我们会对问题的较小实例进行两次递归调用，并进行一些设置和清理工作。展开这个循环中的

简而言之:检查python中的一个巨大列表是否已更改的快速方法是什么？hashlib需要一个缓冲区，并且构建该列表的字符串表示是不可行的。总而言之:我有一大堆代表数据的字典。我对这些数据进行了大量分析，但所有分析都需要一些元数据方面，即。主题集(列表中的每个字典都有一个主题键，有时我只需要一个包含数据集中存在数据的所有主题的列表。)。所以我想实现以下内容:classData:def__init__(self,...):self.data=[{...},{...},...]#longasslistofdictsself.subjects=set()self.hash=0defget_su

我正在尝试编写一个不使用任何模块的python函数，该函数将采用具有制表符的字符串并将制表符替换为适合输入的制表位大小的空格。但是，它不能只用n个空格替换所有大小为n的制表符，因为制表符可能是1到n个空格。我真的很困惑，所以如果有人能指出我正确的方向，我将不胜感激。例如，如果制表位最初是4号:123\t123=123123#onespaceinbetween但改为制表位5:123\t123=123123#twospacesinbetween我想我需要用空格填充字符串的末尾直到string%n==0然后分block，但我现在很迷茫.. 最佳答案

我正在使用一个包含数百万行和100多列的Oracle数据库。我正在尝试使用带有某些索引列的pytables将这些数据存储在HDF5文件中。我将在pandasDataFrame中读取这些数据的子集并执行计算。我尝试了以下操作:使用实用程序将表下载到csv文件中，使用pandas逐block读取csv文件，并使用pandas.HDFStore附加到HDF5表。我创建了一个dtype定义并提供了最大字符串大小。但是，现在当我尝试直接从OracleDB下载数据并通过pandas.HDFStore将其发布到HDF5文件时，我遇到了一些问题。pandas.io.sql.read_frame不支持分

假设我在pandas中有一个具有m行和n列的DataFrame。假设我想颠倒列的顺序，这可以通过以下代码完成:df_reversed=df[df.columns[::-1]]这个操作的BigO复杂度是多少？我假设这取决于列数，但它是否也取决于行数？ 最佳答案 我不知道Pandas如何实现这一点，但我确实根据经验对其进行了测试。我运行了以下代码(在Jupyter笔记本中)来测试运行速度:defget_dummy_df(n):returnpd.DataFrame({'a':[1,2]*n,'b':[4,5]*n,'c':[7,8]*n}

我有一个使用大图像作为背景的网站。这是一个大小为134KB的jpeg-到目前为止我真的无法得到它。我已经在低质量jpeg设置的photoshop中将其保存为网络。它的尺寸是:1920x1028。如何进一步减小尺寸？我能否将它的大小调整得非常小，并使用图像标记中的宽度和高度属性调整它的大小-只要纵横比相同？它扼杀了我的页面速度。请帮忙-欢迎任何建议。 最佳答案 在不知道图片的情况下，我可以提供不同的方式:1)如果您不希望您的图片在背景中过于突出，请尝试将其模糊(可能很多-取决于图片!)->然后您可以使用更高的压缩率而不会看到太多伪影。

我已经将我的html页面的bodycss设置为100%并且没有边距或填充，但它仍然没有通过以下GoogleLighthouse审核“内容大小适合视口(viewport)”。Theauditpassesifwindow.innerWidth===window.outerWidth它说视口(viewport)大小是422px而窗口大小是412px，所以这意味着窗口比想要的宽10px。当我检查body元素时，它显示为412像素宽。我想通过这次审核，请问是什么原因造成的？ 最佳答案 当您显示DevTools面板时，它通常会出现在主应用程序页