我有一段使用了python exec()函数的代码。数据以数组的形式保存在文件中,当使用exec()时,数据类型被指定为字典。我不能放弃理解输出是什么 style = dict()
# test.py includes one 10 x 10 array
with open('test.py')as output:
exec(output.read(), style)
我正在尝试将dict变量传递给Python3中的函数,然后尝试通过调用.keys()函数来遍历键。但是,我不知道如何指定参数的类型。
def DisplayStock(StockDict):
for key in StockDict.keys():
我得到的错误是
for key in StockDict.keys():
AttributeError: 'function' object has no attribute 'keys'
我有一堆从父python脚本调用的python脚本,但是我在使用我在父python脚本中调用的脚本的变量时遇到了困难。场景示例:
parent.py
eventFileName = './0426_20141124T030101Z_NS3_T1outside-TEST-NS3.csv'
execfile('./parser.py')
print(experimentID) #I was hoping 0426 will be printed to screen but I am getting an error: global name 'experim
def some_function():
some_dict = {'random': 'values'}
a = some_dict['random']
return a
何时在内存中创建字典some_dict?(第一次调用该函数?)
字典some_dict何时被销毁/取消分配?(当函数返回时?)
如果是这样的话,这是否意味着每次调用函数时都会创建字典对象?
在学习/处理python时,我应该担心这些事情吗?
- What is the best practice to deal with s
我正在考虑将一些主厨run_lists转换为标记,并想要自动化这个过程。
到目前为止,我所做的是创建了一个运行如下的变量:
# write to file instead of directly to variable for archival purposes
os.system("knife search '*:*' -a expanded_run_list -F json > /tmp/hostname_runlist.json")
data = json.load(open('/tmp/hostname_runlist.json')
我是在RedHat Enterprise Linux中运行的集群的新手用户。我使用bsub命令运行python脚本(版本2.6.5)。不知怎么的,这个python程序在多处理过程中就停止了。这个程序是这样的:
from multiprocessing import Pool
import multiprocessing
def pop_genomics(chrom):
os.system('run analysis on DNA')
os.system('run analysis on DNA')
os.system('run
我在努力解决分类问题。我不知道为什么我会犯这个错误:
AttributeError: 'str' object has no attribute 'keys'
这是主要代码
def generate_arrays_for_training(indexPat, paths, start=0, end=100):
while True:
from_=int(len(paths)/100*start)
to_=int(len(paths)/100*end)
for i in range(from_,
使用ubuntu16.04我想要的是使用python检索终端上的输出,我引用了以下两个链接:
但是,作为python的初学者,我无法让它工作,这是我想要输出的原始代码:
for element in my_images:
os.system('you-get -o videos ' + element)
我的代码是如何变成的:
for element in my_images:
# value = os.system('you-get -o videos ' + element)
output = subprocess.Popen(os
我在Python字典中放了大约400万个不同的键。创建这个字典大约需要15分钟,在我的机器上消耗大约4 4GB的内存。字典完全创建后,查询字典的速度很快。
我怀疑创建字典是非常消耗资源的,因为字典经常被重新散列(随着它的增长)。可以用Python创建一个带有一些初始大小或存储桶编号的字典吗?
我的字典从一个数字指向一个对象。
class MyObject:
def __init__(self):
# some fields...
d = {}
d[i] = MyObject() # 4M times on different key...
我正在尝试将字典存储在SQLite数据库( python )中,并且能够从DB中提取字典,并像使用python中的任何其他数据一样使用它,而且它似乎不起作用。我尝试过使用json.dumps(),但仍然没有成功。
这是我的桌子:
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users(
email TEXT PRIMARY KEY NOT NULL,
password TEXT NOT NULL,
ip_dict VARIANT NOT NULL);
""")
我想在"ip_dict“列中插
在Python2.7中,我习惯于从数组中收集键/值对,并将其作为散列返回:
return { u.id : u.name for u in users }
但事实证明,它在Python 2.6中不起作用:
return { u.id : u.name for u in users }
^
SyntaxError: invalid syntax
我怎么才能避免做这样的事情呢?
values = {}
for u in users:
values[u.id] = u.name
return values
有没有更好的办法?
我正在尝试用Python编写一个具有特殊特性的开关。
OperativeSystems = {"nt": os.system("cls"), "posix": os.system("clear")}
try:
OperativeSystems[os.name]
except:
print("Can not clean the screen in the current operating system")
我想执行命令来清除控制台,但我的程序执行"cls“和" clear”。这是我的
此示例仅在/path/to/database不存在时运行:
# You can also use the 'args' form to provide the options.
- name: This command will change the working directory to somedir/ and will only run when /path/to/database doesn't exist.
command: /usr/bin/make_database.sh arg1 arg2
args:
chdir: somedir/
我的问题是关于cossim的用法。
我有一个非常大的功能片段:
for elem in lList:
temp = []
try:
x = dict(np.ndenumerate(np.asarray(model[elem])))
except:
if x not in embedDict.keys():
x = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=300)
embedDict[elem] = x
else: