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快看，Isort 自动整理 import 的超实用工具教程

from __future__ import absolute_import import os import sys from third_party import (lib1, lib2, lib3...要查看更改建议的而不直接应用它们，请执行以下操作： isort mypythonfile.py --diff 如果你要对项目自动运行isort，但是希望仅在未引入语法错误的情况下应用更改： isort...智能平衡格式化 从 isort 3.1.0 开始，添加了对平衡多行导入的支持。启用此选项后，isort 将动态地将导入长度更改为生成最平衡网格的长度，同时保持低于定义的最大导入长度。...开启了平衡导入的格式化： from __future__ import (absolute_import, division,                         print_function..., unicode_literals) 未开启平衡的格式化： from __future__ import (absolute_import, division, print_function,

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Python的包导入机制

） 隐式相对导入（implicit relative import） 需要注意的是，这些导入方式都是对于模块包而言，对于一般的模块还是从sys.path搜索入手。...Python脚本运行分为两种方式：一种是作为top level script运行，另一种则是作为被导入的包模块运行。...绝对导入模式是Python3默认采取的包导入方式，其实这种方式在Python2.5及以上版本就已经实现，要想使用只需加上： from __future__ import absolute_import...当使用.语法的时候就是使用相对导入： # 导入当前目录下的string模块 # right from . import string # wrong import .string 至于下面的导入方法错误的原因...同时值得注意的是，显式的相对导入是根据模块的__name__属性来确定相对位置的，因此如果是在top level script中，显式相对导入并不能使用，会报出如下错误： ValueError: Attempted

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TensorFlow从0到1 | 第十二章：TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

Python必知必会 __futrue__ TF MNIST for ML Beginner代码开头部分，出现了__future__模块，导入了absolute_import，division和print_function...其实它们并不是导入语句，所导入的也不能直接作为对象使用： from __future__ import absolute_import from __future__ import divisionfrom...从Python文档描述中看出，__future__模块和普通的import工作机制很不一样。...至于absolute_import（绝对导入方式）、division（除法）、print_function（打印函数）具体的兼容性（冲突）定义，可自行参考官方的PEP文档（Python Enhancement...TensorFlow必知必会 输入层张量构建 在上一篇用Python实现NN的输入层时，我们构建了一个784 x 1的矩阵作为第一层神经元的输出x，网络每次只处理一幅图像。

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TensorFlow从0到1 - 12 - TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

Python必知必会 __futrue__ TF MNIST for ML Beginner代码开头部分，出现了__future__模块，导入了absolute_import，division和print_function...其实它们并不是导入语句，所导入的也不能直接作为对象使用： from __future__ import absolute_import from __future__ import division from...从Python文档描述中看出，__future__模块和普通的import工作机制很不一样。...至于absolute_import（绝对导入方式）、division（除法）、print_function（打印函数）具体的兼容性（冲突）定义，可自行参考官方的PEP文档（Python Enhancement...TensorFlow必知必会 输入层张量构建 在上一篇用Python实现NN的输入层时，我们构建了一个784 x 1的矩阵作为第一层神经元的输出x，网络每次只处理一幅图像。

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Python - 好用第三方库 isort

背景 PEP8 有建议 Python 模块中 import 的导入顺序 首先引入标准库里的模块 然后引入第三方模块 最后引入自己的模块 属于同一个部分的 import 语句按字母顺序排列 isort 的作用...lib2, lib3, lib4, lib5, lib6, lib7, lib8, lib9, lib10, lib11, lib12, lib13, lib14 import sys from __future...isort 之后 from __future__ import absolute_import import os import sys from my_lib import Object, Object2...查看修改建议，但不会修改文件 isort mypythonfile.py --diff 常用命令行参数 --check-only、-c 使用 -c 运行代码来验证代码的格式是否正确 任何包含错误排序和/...或格式导入的文件都将输出到 stderr --skip、-s 跳过指定文件，可以是文件名、目录名、文件路径 --force-single-line-imports 强制所有 import 都出现在单行上

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Celery-分布式任务队列学习笔记

，还需要安装redis支持包，同样使用pip安装即可 $ pip install redis 能出现以下结果即为成功 redis 127.0.0.1:6379> 其他的redis知识这里不左介绍，如果有兴趣...r}'.format(self.request)) 然后我们需要在同级目录下的init.py文件中配置如下内容 proj/proj/init.py from __future__ import absolute_import...__ import absolute_import, unicode_literals from celery import shared_task import time @shared_task...如果你想使用Django-ORM或者Django Cache作为后端，需要安装django-celery-results扩展（笔者不建议） 使用pip安装django-celery-results $...，其他具体配置和使用还需自己研读官方文档 注： 上述环境在ubuntu16.04 lts django1.9中搭建测试成功 上述文字皆为个人看法，如有错误或建议请及时联系我

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Python涨知识——__future__是什么？

有些改动是不兼容旧版本的。那么这和“__future__”有什么关系呢？ 首先我们要知道“__future__”是一个模块而非单独的函数，接着我们谈使用“__future__”模块的目的和作用。 ?...“__future__”模块的目的 关于版本的问题，“__future__”目的是把下一个版本的特性导入到当前版本，这样我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性，从而使得python未来版本的迁移更加容易...1、模块的文档字符串 2、注释 3、空行 4、其他future语句 关于“__future__”模块 future语句启用的所有历史特性仍然为python3认可，其中包括absolute_import,...MandatoryRelease表示该特性会变成语言的一部分的预测时间，其他情况MandatoryRelease用来记录这个特性是何时成为语言的一部分的，从该版本往后，使用该特性将不需要future语句...CompilerFlag是一个（位）标记，对于动态编译的代码，需要将这个标记作为第四个参数传入内建函数compile()中已开启对应的特性。

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如何实现 Python 的惰性导入-lazy import

因此我们需要惰性导入，当应用惰性导入时，运行 import foo 仅仅会把名字 foo 添加到全局的全名空间（globals()）中作为一个懒引用（lazy reference），编译器遇到任何访问...其实不必写代码实现，已经有项目实现了懒导入功能，那就是 TensorFlow，它的代码并没有任何三方库依赖，我把它放到这里，以后大家需要懒导入的时候直接把 LazyLoader[2] 类复制到自己的项目中去即可...源代码如下： # Code copied from https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/util...from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function...代码使用： 正常情况下我们这样导入模块： import tensorflow.contrib as contrib 其对应的惰性导入版本如下： contrib = LazyLoader('contrib

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五分钟看懂Celery定时任务

3， 同步完成的附加工作都可以异步完成，比如：发送短信/邮件、消息推送、清理/设置缓存等。 特性： 1， 方便地查看定时任务的执行情况，比如是否执行成功，当前状态，执行任务花费时长等。...5， 提供错误处理机制。 6， 提供多种任务原语，方便实现任务分组，拆分和调用链。 7， 支持多种消息代理和存储后端。...__ import absolute_import, unicode_literals import os from celery import Celery from django.conf import...r}'.format(self.request)) celery.py文件添加完成之后在同级目录__init__.py中添加， from __future__ import absolute_import...from __future__ import absolute_import, unicode_literals from celery import shared_task @shared_task

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Django+Celery学习笔记3——django+celery+redis实现异步任务与定时任务

第二步，在djangocelerydemo/celeryconfig.py文件配置如下： from __future__ import absolute_import, unicode_literals...第四步，在celerytest/tasks.py文件配置如下： # Create your tasks here from __future__ import absolute_import, unicode_literals...温馨提示一下，上面的文件中，凡是用到celery文件的，需在第一行(习惯)加入代码： from __future__ import absolute_import, unicode_literals 　　...前面已经讲过了异步任务和定时任务的命令，现在再次复习一下： 　　在项目根目录下执行异步任务命令： celery -A pro_name worker -l info 　　这里还是要注意，win10会报一个这样的错误...如果对python测试开发相关技术感兴趣的伙伴，欢迎加入测试开发学习交流QQ群:696400122，不积跬步，无以至千里。

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从锅炉工到AI专家(7)

不断升级的TensorFlow TensorFlow是一个快速迭代中的产品，欣欣向荣的同时，作为尝鲜者，你需要忍受API不断的变更。 有些朋友的做法是，下载一套就一直使用，轻易不升级。...from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function...__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import...__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import...团队合作 作为实践环节的最后一部分，介绍一下通常机器学习项目的一般工作流程和团队。 几乎大多数的项目都是从确定需求入手的。最初的需求可能来自于内、外部客户，如果能明确到文档化这就是最幸福的开始了。

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【python】个人经验：如何写出兼容py2与py3的代码

__模块的使用，可以在py2中调用py3的某些功能： from __future__ import print_function from __future__ import unicode_literals...from __future__ import division from __future__ import absolute_import 除号 “/” 在py3中是精确除法；在py2中只有浮点除时才为精确除...效果等同于list()，而list(函数对象)可以达到和py3一样的返回效果，所以建议调用内置函数时尽量采用如下写法： res = list( 内置函数的调用 ) 另外，reduce()函数已被py3从全局名字空间里移除了...导入自定义库文件 py2默认是按照 相对路径 导入模块和包，然而py3却默认按照 绝对路径 导入。...文件路径直接在当前工作目录下时：py2和py3都可以通过如下方式来导入相同目录下的库文件：import util 文件路径不直接在当前工作目录下时：py3导入相同目录下的库文件就不能再那么写了，而是要改一下

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TensorFlow-4: tf.contrib.learn 快速入门

一共有 5 步： 导入 CSV 格式的数据集 建立神经网络分类模型 用训练数据集训练模型 评价模型的准确率 对新样本数据进行分类 代码： from __future__ import absolute_import...from __future__ import division from __future__ import print_function import os import urllib import...---- 在上面的代码中： 用 tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 可以导入 CSV 数据集。...---- 关于代码里几个新的方法： 1. load_csv_with_header(): 用于导入 CSV，需要三个必需的参数： filename，CSV文件的路径 target_dtype，数据集的目标值的...在这里，target 是花的品种，它是一个从 0-2 的整数，所以对应的numpy数据类型是np.int 2. tf.contrib.layers.real_valued_column: 所有的特征数据都是连续的

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