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OverаэтотвопросестьответынаStack Overflowнарусском：Перенаправлениеsys.stdoutвфайл Pythonでstdoutを任意のファイルにリダイレクトするにはどうすればよいですか？ 長時間実行するPythonスクリプト（Webアプリケーションなど）がsshセッション内から開始されバックグラウンドで実行され、sshセッションが閉じられると、アプリケーションはIOErrorを発生させ、stdoutに書き込もうとしたときに失敗します。IOErrorによる失敗を防ぐために、アプリケーションとモジュールをstdoutではなくファイルに出力する方法を見つける必要がありました。現在、私はnohupを使用して出力をファイルにリダイレクトし、それで仕事が完了しましたが、好奇心から、nohupを使用せずにそれを行う方法があるかどうか疑問に思っていました。 私はすでに試しましたsys.stdout = open('somefile', 'w')が、これは一部の外部モジュールがまだターミナルに出力するのを妨げているようではありません（またはsys.stdout = ...ラインがまったく起動しませんでした）。私がテストした簡単なスクリプトで動作するはずですが、まだWebアプリケーションでテストする時間もありませんでした。

314 python  stdout 

Javaでは、IoC / DIは非常に一般的な手法であり、Webアプリケーション、ほぼすべての利用可能なフレームワーク、Java EEで広く使用されています。その一方で、大きなPython Webアプリケーションもたくさんありますが、Zope（コードで言うと恐ろしいはずですが）の他に、IoCはPythonの世界ではあまり一般的ではないようです。（私が間違っていると思われる場合は、いくつか例を挙げてください）。 もちろん、Pythonで使用できる一般的なJava IoCフレームワークのクローンがいくつかあります（たとえば、springpython）。しかし、どれも実際に使われているようには見えません。少なくとも、私はそのようなものを使用するDjangoまたはsqlalchemy + <insert your favorite wsgi toolkit here>ベースのWebアプリケーションに踏み込んだことはありません。 私の意見では、IoCには妥当な利点があり、たとえばdjango-default-user-modelを簡単に置き換えることができますが、PythonでのインターフェースクラスとIoCの広範な使用は、「pythonic」ではなく、少し奇妙に見えます。しかし、誰かがより良い説明をしているかもしれません。なぜIoCはPythonで広く使用されていないのでしょうか。

313 python  design-patterns  dependency-injection  inversion-of-control  architecture 

この質問に非常に似ていますが、私の図は必要なだけ大きくすることができます。 matplotlibで縦に積み上げたプロットの束全体を生成する必要があります。結果はfigsaveを使用して保存され、Webページに表示されるため、サブプロットが間隔をあけてオーバーラップしない限り、最終的な画像の高さが気になりません。 図をいくら大きくしても、サブプロットは常に重なり合っているように見えます。 私のコードは現在次のようになります import matplotlib.pyplot as plt import my_other_module titles, x_lists, y_lists = my_other_module.get_data() fig = plt.figure(figsize=(10,60)) for i, y_list in enumerate(y_lists): plt.subplot(len(titles), 1, i) plt.xlabel("Some X label") plt.ylabel("Some Y label") plt.title(titles[i]) plt.plot(x_lists[i],y_list) fig.savefig('out.png', dpi=100)

313 python  matplotlib 

X軸でテキストを回転させる方法がわかりません。そのタイムスタンプは、サンプルの数が増えるにつれて、重なり合うまで徐々に近づきます。サンプルを互いに近づけるようにテキストを90度回転させて、それらが重ならないようにしたいと思います。 以下は私が持っているものですが、X軸のテキストを回転する方法がわからないことを除いて、問題なく動作します。 import sys import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import datetime font = {'family' : 'normal', 'weight' : 'bold', 'size' : 8} matplotlib.rc('font', **font) values = open('stats.csv', 'r').readlines() time = [datetime.datetime.fromtimestamp(float(i.split(',')[0].strip())) for i in values[1:]] delay = [float(i.split(',')[1].strip()) for i in values[1:]] plt.plot(time, delay) plt.grid(b='on') plt.savefig('test.png')

313 python  matplotlib 

いくつかのキーと値のペア（約16）を持つ大きなディクショナリオブジェクトがありますが、そのうちの3つだけに関心があります。それを達成するための最良の方法（最短/効率的/最もエレガント）は何ですか？ 私が知っている最高のものは： bigdict = {'a':1,'b':2,....,'z':26} subdict = {'l':bigdict['l'], 'm':bigdict['m'], 'n':bigdict['n']} これよりエレガントな方法があると私は確信しています。アイデア？

313 python  dictionary  associative-array 

（文字列の）Javaと比較すると、のようになり"First Line\r\nSecond Line"ます。 では、通常のファイルに複数行を書き込むために、Pythonでそれをどのように行うのでしょうか。

313 python  line-breaks  file-writing 

データセットがあります |category| cat a cat b cat a （一意の値と頻度を示す）などを返すことができるようにしたい category | freq | cat a 2 cat b 1

313 python  pandas 

私が書いているプログラムでは、Pythonにre.search()関数を使用してテキストブロック内の一致を検索し、結果を出力させています。ただし、プログラムは、テキストのブロックで最初に一致するものを見つけると終了します。 すべての一致が見つかるまでプログラムが停止しないところで、これを繰り返し行うにはどうすればよいですか？これを行う別の機能はありますか？

312 python  regex  search 

によって返されるリストkeys()とvalues()ディクショナリのメソッドは常に1対1のマッピングのように見えます（ディクショナリは2つのメソッドの呼び出し間で変更されないと想定しています）。 例えば： >>> d = {'one':1, 'two': 2, 'three': 3} >>> k, v = d.keys(), d.values() >>> for i in range(len(k)): print d[k[i]] == v[i] True True True 呼び出しkeys()と呼び出しの間で辞書を変更しない場合values()、上記のforループが常にTrueを出力すると想定するのは間違っていますか？これを確認するドキュメントは見つかりませんでした。

312 python 

map(function, iterable, ...) イテラブルのすべてのアイテムに関数を適用し、結果のリストを返します。追加の反復可能な引数が渡された場合、関数はその数の引数を取り、すべての反復可能なアイテムのアイテムに並行して適用されます。 1つのイテラブルが別のイテラブルよりも短い場合は、Noneアイテムで拡張されていると見なされます。 functionがのNone場合、恒等関数と見なされます。複数の引数がある場合map()、すべての反復可能オブジェクトからの対応する項目を含むタプルで構成されるリストを返します（一種の転置演算）。 反復可能な引数は、シーケンスまたは任意の反復可能なオブジェクトです。結果は常にリストです。 デカルト積を作る上でこれはどのような役割を果たしますか？ content = map(tuple, array) そこにタプルを配置するとどのような影響がありますか？また、map関数がなければ出力がabcあり、それを使用するとa, b, cです。 この機能を十分に理解したい。参照の定義も理解しにくいです。派手すぎる綿毛。

311 python  map-function 

Pythonで動的オブジェクト（別のオブジェクト内に）を作成し、それに属性を追加したい。 私は試した： obj = someobject obj.a = object() setattr(obj.a, 'somefield', 'somevalue') しかし、これはうまくいきませんでした。 何か案は？ 編集： for値のリストをループするループから属性を設定しています。たとえば、 params = ['attr1', 'attr2', 'attr3'] obj = someobject obj.a = object() for p in params: obj.a.p # where p comes from for loop variable 上記の例では、私はなるだろうobj.a.attr1、obj.a.attr2、obj.a.attr3。 私が使用しsetattr、私が行う方法を知らなかったので、機能をobj.a.NAMEからforのループ。 p上記の例のの値に基づいて属性をどのように設定しますか？

311 python  class  object  attributes 

私はPythonで現在の時間を取得し、それらを次のような変数に割り当てたいです year、month、day、hour、minute。Python 2.7でこれを行うにはどうすればよいですか？

311 python  python-2.7  datetime  time 

通常はリストを使用する方法で配列または行列を使用する方法がわかりません。空の配列（または行列）を作成し、一度に1つの列（または行）を追加します。 現時点では、これを行うために見つけることができる唯一の方法は次のとおりです。 mat = None for col in columns: if mat is None: mat = col else: mat = hstack((mat, col)) それがリストであったとしても、私はこのようなことをします： list = [] for item in data: list.append(item) NumPy配列または行列にそのような表記を使用する方法はありますか？

311 python  arrays  numpy 

私はLSTMの理解を調整するために努力しており、この記事でKerasに実装されているChristopher Olahによって指摘されています。Jaras BrownleeがKerasチュートリアルとして書いたブログをフォローしています。主に混乱しているのは、 [samples, time steps, features]およびへのデータ系列の再形成 ステートフルLSTM 以下に貼り付けたコードを参照して、上記の2つの質問に集中してみましょう。 # reshape into X=t and Y=t+1 look_back = 3 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) # reshape input to be [samples, time steps, features] trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0], look_back, 1)) testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], look_back, 1)) ######################## …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

私はの値から1つの日付の値を減算して、datetime.today()何かがどれくらい前にあったかを計算しようとしています。しかしそれは不平を言う： TypeError: can't subtract offset-naive and offset-aware datetimes この値datetime.today()は「タイムゾーンに対応」していないようですが、他の日付の値は対応しています。datetime.today()タイムゾーンに対応した値を取得するにはどうすればよいですか？ 今、それは私に現地時間で時間を与えています、それはたまたまPST、すなわちUTC-8時間です。最悪の場合、datetimeによって返されたオブジェクトにタイムゾーン値を手動で入力datetime.today()してUTC-8に設定する方法はありますか？ もちろん、理想的な解決策は、タイムゾーンを自動的に知ることです。

310 python  datetime  date  timezone