许多Python内置“函数”实际上是类，尽管它们也有一个简单的函数实现。即使是非常简单的，例如itertools.repeat。这样做的动机是什么？对我来说，这似乎是过度设计。编辑:我不是在询问itertools.repeat或任何其他特定函数的用途。这只是一个非常简单的函数的示例，具有非常简单的可能实现:defrepeat(x):whileTrue:yieldx但是itertools.repeat实际上并不是一个函数，它被实现为一个类。我的问题是:为什么？这似乎是不必要的开销。我还了解到类是可调用的函数，以及如何使用类来模拟类似函数的行为。但是我不明白为什么它通过标准库被广泛使用。
是否有更好的方法来迭代我的字典数据，而不使用3个嵌套的for循环，就像我目前在给定下面的数据时所做的那样？顺便说一句，我正在使用python2.6。data={'08132012':{'id01':[{'code':'02343','status':'P'},{'code':'03343','status':'F'}],'id02':[{'code':'18141','status':'F'},{'code':'07777','status':'F'}]}}这是3个for循环当前代码:fordateindata:foridindata[date]:fortransindata[date
我想让一个数据库对象在多个python模块中可用。对于一个相关的例子，我创建了globl.py:DOCS_ROOT="c:\docs"##asanexampleSOLR_BASE="http://localhost:8636/solr/"任何其他需要它的模块都可以做一个fromgloblimportDOCS_ROOT现在抛开这个例子，我想对数据库连接对象做同样的事情，在多个模块之间共享它们。importMySQLdbconn=MySQLdb.connect(host="localhost"...)cursor=conn.cursor()我在解释器上试过这个:fromgloblimpor
我一直在使用工作池实现python的多处理库。我实现了以下代码importmain1t1=time.time()p=Pool(cores)result=p.map(main1,client_list[client])ifresult==[]:return[]p.close()p.join()print"Timetakeninperformingrequest::",time.time()-t1returnshorted(result)但是，在运行该进程一段时间后，我的应用程序有很多正在运行的后台进程。这是为我的应用程序执行psaux后的快照现在，我已经在stackoverflow上阅读
我的情况是我正在下载大量文件。现在一切都在一个主Python线程上运行，并且每隔几分钟下载多达3000个文件。问题是这样做的时间太长了。我意识到Python没有真正的多线程，但是有更好的方法吗？我正在考虑启动多个线程，因为I/O绑定(bind)操作不应该需要访问全局解释器锁，但也许我误解了这个概念。 最佳答案 多线程非常适合用于加速网络上的I/O的特定目的(尽管异步编程会提供更高的性能)。CPython的多线程非常“真实”(native操作系统线程)——您可能想到的是GIL，它是阻止不同线程同时运行Python代码的全局解释器锁。但
今天我尝试从我的分类模型中绘制混淆矩阵。在一些页面中搜索后，我发现pyplot中的matshow可以帮助我。importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixdefplot_confusion_matrix(cm,title='Confusionmatrix',cmap=plt.cm.Blues,labels=None):fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)cax=ax.matshow(cm)plt.title(title)fig.colorbar(cax)
问题陈述:将文本文档归类到其所属的类别，并将该类别最多分为两级。样本训练集:DescriptionCategoryLevel1Level2ThegunshootingthathappenedinVegaskilledtwoCrime|HighCrimeHighDonaldTrumpelectedasPresidentofAmericaPolitics|HighPoliticsHighRianwoninfootballqualifierSports|LowSportsLowBrazilwoninfootballfinalSports|HighSportsHigh初始尝试:我尝试创建一个分
这与questionaboutallowinganargumenttobespecifiedmultipletimes中涵盖的主题略有相关.我希望能够像这样多次指定一个选项:tool--foo1--foo2--foo3还有这样的:toolabc我也想同时支持两者:toolabc--foo1--foo2--foo3这适用于:importargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('foo',nargs='*',action='append')parser.add_argument('--foo',nargs='*
如何使用许多额外的@properties扩展或子类命名元组？有的可以直接写在下面；但有很多，所以我正在寻找发电机或属性(property)工厂。一种方法是从_fields生成文本并执行它；另一个是在运行时具有相同效果的add_fields。(我的@props是获取行和字段在分散在多个表中的数据库中，这样rec.pname就是persontable[rec.personid].pname；但namedtuples-with-smart-fields也有其他用途。)"""extendnamedtuplewithmany@properties?"""fromcollectionsimport
我正在开始一个Tensorflow项目，并且正在定义和创建我的特征列。然而，我有成百上千的特征——这是一个相当广泛的数据集。即使经过预处理和清理，我也有很多列。创建feature_column的传统方法在Tensorflowtutorial中定义甚至这个StackOverflowpost.您基本上为每个特征列声明并初始化一个Tensorflow对象:gender=tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list("gender",["Female","Male"])如果您的数据集只有几列，这一切都很好，但就我而言，我肯定
