タグ付けされた質問 「python」

a = [1, 2, 3, 1, 2, 3] b = [3, 2, 1, 3, 2, 1] aとbは要素がまったく同じで、順序が異なるため、等しいと見なす必要があります。 実は、私の実際のリストは、整数ではなくオブジェクト（私のクラスインスタンス）で構成されています。

141 python  algorithm  list  comparison 

geventsとgreenletは初めてです。私はそれらをどのように使用するかについての良いドキュメントを見つけましたが、グリーンレットをいつどのように使用するべきかについて正当化するものはありませんでした！ 彼らは本当に何が得意ですか？ プロキシサーバーで使用するかどうかは良い考えですか？ なぜスレッドではないのですか？ それらが基本的にコルーチンである場合、それらがどのようにして並行性を提供できるかについて、私は確信がありません。

141 python  concurrency  gevent  coroutine  greenlets 

Pythonでモジュールのインポートがどのように機能するかを理解するのに苦労しています（他の言語でもこれを行ったことはありません）。 私が持っているとしましょう： myapp/__init__.py myapp/myapp/myapp.py myapp/myapp/SomeObject.py myapp/tests/TestCase.py 今私はこのようなものを得ようとしています： myapp.py =================== from myapp import SomeObject # stuff ... TestCase.py =================== from myapp import SomeObject # some tests on SomeObject ただし、Pythonはそれmyappがモジュールであることを認識できないため、間違いなく何か間違ったことをしています。 ImportError: No module named myapp

141 python  import  module  package 

Pythonでは、名前空間パッケージを使用すると、Pythonコードを複数のプロジェクトに分散できます。これは、関連するライブラリを個別のダウンロードとしてリリースする場合に便利です。たとえば、ディレクトリとPackage-1とPackage-2ではPYTHONPATH、 Package-1/namespace/__init__.py Package-1/namespace/module1/__init__.py Package-2/namespace/__init__.py Package-2/namespace/module2/__init__.py エンドユーザー缶import namespace.module1とimport namespace.module2。 複数のPython製品がその名前空間でモジュールを定義できるように、名前空間パッケージを定義する最良の方法は何ですか？

141 python  namespaces  package 

Pythonでは、インポートされたモジュールのエイリアスを定義できますか？ 例えば： import a_ridiculously_long_module_name ...つまり、「short_name」のエイリアスがあります。

141 python  module  alias  python-import 

Anaconda Pythonディストリビューションをインストールして使用しており、Anaconda（Conda）環境の使用を開始しました。標準のconda install...コマンドを使用して、ディストリビューションから自分の環境にパッケージを配置できますpip installが、アクティブな環境で使用する必要がある外部（つまり、Flask-WTF、flask-sqlalchemy、およびalembic）を使用できます。しかし、環境のコンテンツをディレクトリで見ると、conda listこれらのpip installedパッケージを使用しても表示されません。 を使用してpip freeze、pip listこれまでにインストールしたすべてのパッケージを一覧表示します。 Anaconda envのそれぞれ（インストールされているものpipと両方conda）の内容を追跡する方法はありますか？

141 python  pip  anaconda  env  conda 

APIの1つにFlaskを使用していますが、誰かがHTTP応答201を返す方法を知っているかどうか疑問に思っていましたか？ 404などのエラーの場合、次を呼び出すことができます。 from flask import abort abort(404) しかし、201については LookupError：201の例外なし ドキュメントでこのような独自の例外を作成する必要がありますか？

141 python  flask  httpresponse 

idPythonで変数に名前を付けるのはなぜ悪いのですか？

141 python 

私はPythonを学ぼうとするRubyプログラマーです。それはrbenvからのコピーアンドペーストのようなものなので、私はpyenvでかなり家族です。Pyenvを使用すると、システムに複数のバージョンのpythonを含めることができ、システムの機密部分に触れることなくpythonを分離できます。 すべてのpythonインストールにはpipパッケージが付属していると思います。私がまだ理解していないことは、このvirtualenvとanacondaを使用することを提案する多くの良いpython libがそこにあるということです。pyenv用のvirtualenvプラグインを見つけることもできます。 今、私はこれら2つのpyenvとvirtualenvの目的に混乱しています。pyenvの内部には、virtualenvプラグインがあります。 私の質問は： pyenvとvirtualenvの違いは何ですか？ pyenvとvirtualenvの両方でpipコマンドを使用することに違いはありますか？ このpyenv virutalenvは何をしますか？ 例を挙げた説明は高く評価されます。

141 python  pip  anaconda  virtualenv  pyenv 

データフレームの1つの列の値を置き換えようとしています。列（ 'female'）には、値 'female'および 'male'のみが含まれます。 私は以下を試しました： w['female']['female']='1' w['female']['male']='0' ただし、以前の結果とまったく同じコピーを受け取ります。 理想的には、次のループに似た出力を要素ごとに取得したいと思います。 if w['female'] =='female': w['female'] = '1'; else: w['female'] = '0'; gotchasのドキュメント（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html）を調べましたが、何も起こらない理由がわかりません。 どんな助けでもありがたいです。

141 python  pandas 

ヘッダーのないcsvファイルに、DateTimeインデックスを付けました。インデックスと列名の名前を変更したいのですが、df.rename（）を使用すると、列名のみが名前変更されます。バグ？バージョン0.12.0を使用しています In [2]: df = pd.read_csv(r'D:\Data\DataTimeSeries_csv//seriesSM.csv', header=None, parse_dates=[[0]], index_col=[0] ) In [3]: df.head() Out[3]: 1 0 2002-06-18 0.112000 2002-06-22 0.190333 2002-06-26 0.134000 2002-06-30 0.093000 2002-07-04 0.098667 In [4]: df.rename(index={0:'Date'}, columns={1:'SM'}, inplace=True) In [5]: df.head() Out[5]: SM 0 2002-06-18 0.112000 2002-06-22 0.190333 2002-06-26 0.134000 2002-06-30 0.093000 2002-07-04 0.098667

141 python  pandas  dataframe 

閉まっている。この質問はスタックオーバーフローのガイドラインを満たしていません。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、Stack Overflowのトピックと。 3年前休業。 この質問を改善する 私はPythonを使用してAWSを始めたばかりで、boto APIを学習しようとしていますが、Pythonには2つのメジャーバージョン/パッケージがあることに気付きました。それはbotoとboto3です。 AWS botoとboto3ライブラリの違いは何ですか？

141 python  amazon-web-services  boto  boto3 

配列があるとしましょうa： a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) それを1D配列（つまり、列ベクトル）に変換したいと思います。 b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape))) しかし、これは戻ります array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) これは以下とは異なります： array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) この配列の最初の要素を取得して、手動で1D配列に変換できます。 b = np.reshape(a, (1,np.product(a.shape)))[0] ただし、元の配列の次元数を知る必要があります（より高い次元で作業する場合は、[0]を連結します）。 任意のndarrayから列/行ベクトルを取得する次元に依存しない方法はありますか？

141 python  numpy 

threadingとのmultiprocessingモジュールをPythonで使用して特定の操作を並行して実行し、コードを高速化する方法を学んでいます。 threading.Thread()オブジェクトとオブジェクトの違いが何であるかを理解するために、これについて（理論的な背景がないので）難しいと感じていますmultiprocessing.Process()。 また、ジョブのキューをインスタンス化し、4つ（たとえば）だけを並行して実行し、他のリソースが実行される前にリソースが解放されるのを待つ方法は、私には完全には明らかではありません。 ドキュメントの例は明確ですが、完全ではありません。少し複雑にしようとすると、多くの奇妙なエラーが表示されます（酸洗いできないメソッドなど）。 では、threadingとmultiprocessingモジュールをいつ使用すればよいですか？ これら2つのモジュールの背後にある概念と、それらを複雑なタスクに適切に使用する方法を説明するリソースに私をリンクできますか？

141 python  multithreading  parallel-processing  process  multiprocessing 

文字列をPythonのEnumクラスに変換（逆シリアル化）する正しい方法は何でしょうか。getattr(YourEnumType, str)仕事はしているようですが、それが十分に安全かどうかはわかりません。 より具体的には、次のように'debug'文字列をEnumオブジェクトに変換したいと思います。 class BuildType(Enum): debug = 200 release = 400

141 python  string  serialization  enums  type-conversion