タグ付けされた質問 「python」

私は__getitem__Pythonドキュメントのほとんどのドキュメントを読み終えましたが、それでもその意味を理解できません。 だから私が理解できるのは、それ__getitem__がのような呼び出しを実装するために使用されることだけself[key]です しかし、それの用途は何ですか？ このように定義されたpythonクラスがあるとしましょう： class Person: def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __getitem__(self,key): print ("Inside `__getitem__` method!") return getattr(self,key) p = Person("Subhayan",32) print (p["age"]) これにより、期待どおりの結果が返されます。しかし、なぜ__getitem__そもそも使用するのでしょうか？Pythonが__getitem__内部的に呼び出すことも聞いたことがあります。しかし、なぜそれを行うのですか？ 誰かがこれをより詳細に説明できますか？

138 python 

Pytorchに切り替える理由として多くのユーザーから引用されていますが、私は熱心な実行のために最も重要な実用的な品質、速度を犠牲にする理由と説明をまだ見つけていません。 以下は、TF1とTF2を比較したコードベンチマークのパフォーマンスです。TF1は、47％から276％速く実行されています。 私の質問は、グラフまたはハードウェアレベルで、このような大幅な速度低下をもたらすのは何ですか？ 詳細な答えを探しています-すでに幅広い概念に精通しています。関連Git 仕様：CUDA 10.0.130、cuDNN 7.4.2、Python 3.7.4、Windows 10、GTX 1070 ベンチマーク結果： 更新：以下のコードに従ってEager Executionを無効にしても効果はありません。ただし、動作に一貫性がありません。グラフモードで実行するとかなり役立つ場合もあれば、Eagerに比べて実行速度が遅い場合もあります。 TF開発者はどこにも現れないので、私はこの問題を自分で調査します。リンクされたGithubの問題の進捗状況を追跡できます。 更新2：説明に沿って、共有する大量の実験結果。今日行われるべきです。 ベンチマークコード： # use tensorflow.keras... to benchmark tf.keras; used GPU for all above benchmarks from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Bidirectional, Conv1D from keras.layers import Flatten, Dropout from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam import …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

私は次のコードの行を持っています（命名規則を非難しないでください、それらは私のものではありません）： subkeyword = Session.query( Subkeyword.subkeyword_id, Subkeyword.subkeyword_word ).filter_by( subkeyword_company_id=self.e_company_id ).filter_by( subkeyword_word=subkeyword_word ).filter_by( subkeyword_active=True ).one() 私はそれがどのように見えるか（読みすぎない）が好きではありませんが、この状況で行を79文字に制限するためのより良い考えはありません。それを壊すより良い方法はありますか（できればバックスラッシュなし）？

137 python  coding-style  pep8 

数か月前にニューヨークのヘッジファンド会社にインタビューをしましたが、残念ながら、データ/ソフトウェアエンジニアとしてのインターンシップのオファーはありませんでした。（彼らはまた、ソリューションをPythonにすることを求めました。） 私は最初のインタビューの問題でかなり失敗しました... 質問：100万の数字（Piなど）の文字列が与えられた場合、3桁の数字の繰り返しと1より大きい繰り返しの数をすべて返す関数/プログラムを作成します。 たとえば、文字列が：の123412345123456場合、関数/プログラムは次を返します。 123 - 3 times 234 - 3 times 345 - 2 times 私がインタビューに失敗した後、彼らは私に解決策を与えませんでしたが、考えられるすべての結果が次の間にあるため、解決策の時間の複雑さは1000で一定であると教えてくれました： 000-> 999 私はそれについて考えているので、一定の時間のアルゴリズムを思いつくことは可能ではないと思います。それは...ですか？

137 python  algorithm  data-structures  number-theory 

現在のところ、この質問はQ＆A形式には適していません。事実、参考文献、専門知識によって回答が裏付けられることを期待していますが、この質問は、討論、議論、投票、または拡張ディスカッションを求める可能性があります。この質問が改善され、場合によっては再開できると思われる場合は、ヘルプセンターにアクセスしてください。 7年前休業。 私は何年もpythonを使用していますが、python Webプログラミングの経験はほとんどありません。社内で使用するために既存のpythonスクリプトからいくつかの機能を公開する非常にシンプルなWebサービスを作成したいと思います。結果はcsvで返される可能性があります。何かを始める最も速い方法は何ですか？それがあなたの提案に影響を与えるならば、私はおそらくこれにより多くの機能を将来追加するでしょう。

137 python  web-services 

次の形式（.propertiesまたは.ini）があるとします。 propertyName1=propertyValue1 propertyName2=propertyValue2 ... propertyNameN=propertyValueN 以下のためのJavaがあり、プロパティクラスは、その上記の形式での解析/対話するために提供する機能が。 pythonの標準ライブラリ（2.x）に似たものはありますか？ そうでない場合、他にどのような選択肢がありますか？

137 python  properties 

cgi.escapeは1つの選択肢のようです。うまくいきますか？より良いと思われるものはありますか？

137 python  html 

python setup.py installをrequires=[]使用してにリストされてeasy_installいるパッケージを自動的にインストールします。pip代わりに使用するにはどうすればよいですか？

137 python  easy-install  pip 

先史時代（Python 1.4）には、次のことを行いました。 fp = open('filename.txt') while 1: line = fp.readline() if not line: break print line Python 2.1以降では、次のようにしました。 for line in open('filename.txt').xreadlines(): print line Python 2.3で便利なイテレータプロトコルを入手する前に、次のことができます。 for line in open('filename.txt'): print line より冗長な例をいくつか見ました。 with open('filename.txt') as fp: for line in fp: print line これは、今後推奨される方法ですか？ [編集] withステートメントでファイルを確実に閉じることができますが、なぜそれがファイルオブジェクトのイテレータプロトコルに含まれていないのですか？

137 python  python-3.x  python-2.7 

グーグルがたくさんあるにも関わらず、pipのコマンドラインオプション/引数に関するドキュメントは見つかりません。どういうpip install -U意味ですか？誰かがpipのオプションと引数のリストへのリンクを持っていますか？

137 python  command-line  pip 

Matlabでできるように、要素ごとの乗算を実行して、2つのリストをPythonで値で乗算します。 これは私がMatlabでそれを行う方法です。 a = [1,2,3,4] b = [2,3,4,5] a .* b = [2, 6, 12, 20] リスト内包表記はx * y、xfrom aとyfromのすべての組み合わせに対して、16のリストエントリを提供します。bます。これをマッピングする方法がわからない。 なぜだれかに興味があるなら、私はデータセットを持っていて、それを掛け合わせたいですNumpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =)。

137 python  list  multiplying  elementwise-operations 

私は自分のサイトのURL短縮ツールの作成に取り組んでおり、現在の計画（私は提案を受け入れています）では、ノードIDを使用して短縮URLを生成します。したがって、理論的には、ノード26はshort.com/z、ノード1はshort.com/a、ノード52はshort.com/Z、ノード104はとなる可能性がありますshort.com/ZZ。ユーザーがそのURLにアクセスした場合、プロセスを逆にする必要があります（明らかに）。 私はこれについていくらか不器用な方法を考えることができますが、もっと良い方法があると思います。助言がありますか？

137 python  integer  ascii  encode 

多くのモジュールは次で始まります： try: import json except ImportError: from django.utils import simplejson as json # Python 2.4 fallback. ...そしてそれはファイル全体で唯一のPyflakes警告です： foo/bar.py:14: redefinition of unused 'json' from line 12 Pyflakesにこれを無視させるにはどうすればよいですか？ （通常、私はドキュメントを読みに行きますが、リンクが壊れています。誰も答えがない場合は、ソースを読みます。）

137 python  pyflakes 

scipyのダウンロードとnumpyのを使用して、プロジェクトでは、私が使用する必要がありますscipy.pi、numpy.piまたはmath.pi？

137 python  numpy  scipy  pi 

文字列から数字以外のすべての文字を削除するにはどうすればよいですか？

137 python  string