在Python 2中,我可以这样做,
test = "6L"
print(long(test))
>>> 6
在中,int和long是统一的。
现在,我的问题是,如果我有一个将Python2 long表示作为字符串包含的数据库,如何在Python3中将其转换回int。
在Python 3中,
test = "6L"
print(int(test)) #since no long type
>>> ValueError: invalid literal for int() with base 10: '6L'
那
我正在尝试将类型添加到返回生成器的方法中。每当我使用指定的返回类型运行此程序时,都会引发TypeError。
添加引号或删除输入可以修复错误,但这看起来像是hack。当然,有一种正确的方法可以做到这一点。
def inbox_files(self) -> "Generator[RecordsFile]":
...
# OR
def inbox_files(self):
...
from typing import Generator, List
from .records_file import RecordsFile
Class Marshalle
我有以下代码: GetForegroundWindow = windll.user32.GetForegroundWindow
GetWindowTextLength = windll.user32.GetWindowTextLengthW
GetWindowText = windll.user32.GetWindowTextW
hwnd = GetForegroundWindow() # Get handle to foreground window. Here hwnd is a Python int.
length = GetWindowTextLength(hwnd) # Get
我有一个问题,关于我在网上找到的Python代码的逻辑,它可以很好地从一个成对格式化的列表(即:"one 1/n two 2/n three 3/n")中定义一个字典,代码是:
dict_number= {term:int(score) for (term,score) in list_number}
List_number是保存值的列表,我不确定我是如何理解Python如何理解每个奇数字符串都应该被赋值的,而每个字符串都应该被赋值(在本例中是该字符串的整型)……在这行代码之前,术语和分数都没有定义,不知何故,python设法理解了这一点……你知道这是怎么回事吗?
我的脚本是python,cassandra是data stax社区版。
TypeError: A str or unicode value was expected, but int was received instead (3902503)
这是我在尝试插入到cassandra柱族时遇到的错误。
代码如下:
for x in feed:
cf.insert(uuid.uuid4(), x)
X是一个简单的数组,形式为"{key:value}“
错误日志显示:
Traceback (most recent call last):
File "C:\
对于一段代码,我使用来自pythons标准库的typing包。我的本地机器运行在Python3.7上,运行时没有错误;但是,当我试图在运行在Python3.5.3上的Google实例上运行它时,它会出现一个无效的语法错误。我已经看过了,它说要使用Python2.7类型的提示,但是给出的例子主要是针对函数而不是类。下面是我的代码:
class TrainConfig(typing.NamedTuple):
T: int
train_size: int
batch_size: int
loss_func: typing.Callable
class TrainD
我想使自定义对象散列可用(通过酸洗)。我可以为Python2.x找到__hash__算法(参见下面的代码),但是显然与Python3.2的哈希不同(我不知道为什么?)有人知道__hash__是如何用Python3.2实现的吗?
#Version: Python 3.2
def c_mul(a, b):
#C type multiplication
return eval(hex((int(a) * b) & 0xFFFFFFFF)[:-1])
class hs:
#Python 2.x algorithm for hash from http://effbo
我在PySpark中的向量列上使用UDF有困难,可以在这里说明如下:
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import DoubleType
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
FeatureRow = Row('id', 'features')
data = sc.parallelize([(0, Vecto
我正在使用boost::python创建一个C++库的Python包装器。在某些情况下,boost::python需要一个指向成员函数(或其他兼容函数)的指针,例如:
template <class MyClass, typename ValueType>
void (*setter_function)(MyClass&, ValueType)
// This doesn't compile, but you got the idea.
my_boost_python_call(setter_function f);
因为我包装的类有如下形式的setter:
te