我正在尝试弄清楚如何从timeIntervalSinceDate获取可读的时间量。现在我有一个NSDate，其键“punchInTime”存储在NSUserDefaults中，但是当我想找到存储的NSDate“punchInTime”和当前时间之间的差异时，我不知道如何获得可读时间。我有:vartotalWorkTime=NSDate.timeIntervalSinceDate(punchInTime)我想将“totalWorkTime”插入到一个字符串中以获得可读的时间量。感谢任何帮助!谢谢。 最佳答案 修正你的语法。应该是:va
在像Hashtable和Vector这样的东西被劝阻之后，当集契约(Contract)步包装器出现时，我认为同步处理会更有效。现在我查看了代码，我很惊讶它真的只是用同步块(synchronizedblock)包装集合。为什么ReadWriteLock没有包含在集合中，例如SynchronizedMap？是否有一些不值得的效率考虑？ 最佳答案 读写锁是性能优化的一部分，这意味着它可以在某些情况下允许更大的并发。必要条件是，它们应用于大部分时间读取但未修改的数据结构。在其他条件下，它们的性能略低于排他锁，这是自然而然的，因为它们具有更高
我正在使用Python访问某些Web服务的移动API，响应包含以下奇怪的日期表示法:u'/Date(1409522400000+0200)/'这应该是第一个2014年9月。我不确定这是哪种格式，但我想将其转换为可读的格式，即date或datetime或Unix时间。谁能帮我解决这个问题？ 最佳答案 时间字符串看起来像ODataversion2JSONverboseformatforDatetimethatmaybeseeninoldASP.NETorWCFapplications:“/Date([“+”|“-”])/”=number
如何将type的可变部分作为字符串获取？即:>>>type('abc')>>>type(1)>>>type(_)在这里的每种情况下，我都想要单引号内的内容:str、int，类型为字符串。我尝试对repr(type(1))使用正则表达式，这很有效，但这似乎并不健壮或Pythonic。有没有更好的办法？ 最佳答案 可以通过type(1).__name__获取名字 关于python-获取'type'作为人类可读字符串的返回值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
代码的最后部分:lda=LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary,num_topics=2)printldabash输出:INFO:addingdocument#0toDictionary(0uniquetokens)INFO:builtDictionary(18uniquetokens)from5documents(total20corpuspositions)INFO:usingserialLDAversiononthisnodeINFO:runningonlineLDAtraining,2topics,1passesoverthesupp
打开文件最优雅的方式是什么如果文件不存在，则创建该文件，如果文件存在则不会被截断是否可以写入文件的任何部分(查找后)，而不仅仅是结尾？据我所知，theopenbuiltin似乎不能胜任这项任务:它提供了多种模式，但我尝试过的每一种模式都至少不能满足我的一个要求:r+如果文件不存在则失败。w+将截断文件，丢失所有现有内容。a+将强制所有写入到文件末尾，至少在我的OSX上是这样。在打开文件之前检查是否存在感觉很糟糕，因为它为竞争条件留下了空间。这同样适用于在异常处理程序中以不同的模式重试打开。我希望有更好的方法。 最佳答案 您需要使用o
我的问题是:select表示有数据要读，有什么就读什么，不想等max存在的金额。如果maxmax>0读取块直到max字节可以读取。我不想要这个，我想阅读任何数量的select把它放在“准备阅读”列表中。read(1)是不切实际的，因为这将涉及到大量的读取调用。但它不能阻塞。有没有办法在select返回时找出缓冲区中存在的数量(如果它返回表明可以读取某些内容，而不是超时)并读取该数量？有没有办法使用max就像使用套接字一样？它立即读取尽可能多的内容，然后返回？解决方案可能是将文件置于非阻塞模式以进行读取？我不确定，我没想到这种“直到EOF”的行为。我会继续阅读和尝试，但我只花了30分钟左
我是python的新手，我正在处理从我的同事那里继承的python脚本，但我收到了这个错误:expectedareadablebufferobject导致这个的代码是:self.y_NoShock_data=np.zeros((self.a_count+1,1,self.numberOfTags+1,lookback+forward,),dtype=enums.self.y_data=np.zeros((self.a_count+1,len(self.SCL)+1,self.numberOfTags+1,lookback+forward,),dtype=enums.DataPoints
我正在尝试处理具有数亿个节点的超大NetworkXGraph对象。我希望能够将它写入文件，以免占用我所有的计算机内存。但是，我需要不断地搜索现有节点、更新边等。有好的解决办法吗？我不确定它如何与http://networkx.lanl.gov/reference/readwrite.html上提供的任何文件格式一起使用我能想到的唯一解决方案是将每个节点存储为一个单独的文件，并引用文件系统中的其他节点-这样，打开一个节点进行检查不会使内存过载。是否存在用于大量数据(例如PyTables)的现有文件系统来执行此操作而无需编写我自己的样板代码？ 最佳答案
有一些relatedquestions关于解包单值元组，但我想知道在共享和维护代码的可读性方面是否有首选方法。当它们涉及长函数链(如ORM查询)时，我发现它们是同事之间混淆或误读的根源。是否有类似pep8的约定？准则？如果不是，最清晰、最易读的方法是什么？以下是我尝试过的方法，以及我对它们的看法。两种简洁但容易错过的常用方法:value,=long().chained().expression().that().returns().tuple()value=long().chained().expression().that().returns().tuple()[0]函数是显式的
