index
int64 4
23.2k
| вопрос
stringlengths 56
27.9k
| ответ
stringlengths 25
27.3k
|
|---|---|---|
22,866 | Разделить текст на две части
Допустим есть вводимый текст : <code>
'[email protected]'</code>
Надо записать все знаки после <code>
'@'</code> в отдельную переменную.
Типа:
<code>
count = 'mail.ru'
</code>
|
<code>
email = '[email protected]'
username, domain = email.split('@')
</code>
|
22,867 | SQLite3.Python.Проверка значения в строке
Что делает моя функция: передаёт значение <code>
coins</code> из одной строки, в другую, то есть вычитает монетки у одного и даёт другому, переводит деньги одного другому.
Как это выглядит:
<code>
def givem(p1,p2,p3):
con = sqlite3.connect('accs.db')
cur = con.cursor()
id1 = p1
id2 = p2
pay = p3
sql = """
UPDATE persons
SET coins = coins - ?
WHERE id =?
"""
cur.execute(sql, [(pay),(id1)]) #вфигачиваем через запятую сначала инфу про кол-во монет и id
sql = """
UPDATE persons
SET coins = coins + ?
WHERE id =?
"""
cur.execute(sql, [(pay),(id2)])
con.commit()
cur.close()
</code>
В чём беда: если у первого на счету нет монет или недостаточно то перевод всё равно совершится, у второго будут монеты, а у первого счёт пойдёт в минус
Задача: Добавить в начало проверку сравнивающую <code>
pay</code>(кол-во денег которые хотят перевести) и кол-во которое на данный момент у человека1 и в случае, если монеток меньше выводить <code>
print()</code> ну или ошибку.
Попытка реализации: В эту же функцию я попробовал вставить для начала вывод монеток, что бы в будущем засунуть это значение в if, но при попытке вывода мне пришло вот это:
А вот код(уже модифицированный и дающий ошибку):
<code>
con = sqlite3.connect('accs.db')
cur = con.cursor()
id1 = p1
id2 = p2
pay = p3
#sql = """SELECT coins FROM persons WHERE id=?""" вот тут пытался получить монетки
# print(cur.execute(sql, [(id1)])) А вот это мне и выдало ошибку
sql = """
UPDATE persons
SET coins = coins - ?
WHERE id =?
</code>
Вот ошибка: <code>
<sqlite3.Cursor object at 0x04B7AF20></code>
|
Большое спасибо Sergey Gornostaev за помощь, вот так вышло:
<code>
sql = """SELECT coins FROM persons WHERE id=?"""
cur.execute(sql, [(id1)])
if cur.fetchone()[0] < abs(int(pay)): # abs - на случай если напишут отрицательное число, int - для того, что бы превратить цифру текстовую в цифру настоящую
print('У вас не хватает денег')
else: #Выполняем нужный код
</code>
|
22,868 | Python.Type Error
У меня есть запрос вида <code>
cur.fetchone()[0]</code> , где ноль это цифра нужного элемента из списка, всего мне их нужно 3, я делаю отдельно запросы <code>
cur.fetchone()[0]</code>, затем <code>
cur.fetchone()[1]</code> ну и <code>
cur.fetchone()[2]</code> и всё хорошо, но потом я пытаюсь впихать эти результаты в текст вот таким образом:
<code>
res = '&#128203;Имя: ' + cur.fetchone()[0] + '\n&#9654;Ваш уровень: ' + cur.fetchone()[1] + '\n&#128176;Мяукоины: ' + cur.fetchone()[2]
</code>
Мне выдаёт TypeError. Как быть? Я уж пробовал в <code>
str()</code> всё возможное, но не помогло, прошу помощи
|
<code>
row = cur.fetchone()
if row:
res = '&#128203;Имя: {}\n&#9654;Ваш уровень: {}\n&#128176;Мяукоины: {}\n'.format(*row)
</code>
|
22,869 | Неправильно указывается тип input при создании формы Django
Файл models.py
<code>
class Game(models.Model):
gameName = models.CharField(max_length=256)
gameDate = models.DateTimeField(default=timezone.now, editable=True)
gamePlace = models.CharField(max_length=256)
gameResultPlace = models.IntegerField()
gameResultPoints = models.IntegerField()
</code>
Файл views.py
<code>
def index(request):
form = GameAddForm(request.POST or None)
if request.method == "POST":
print(form)
return render(request, 'gameAdder/gameAdder.html', locals())
</code>
Когда генерируется страница,то тип input gameDate почему то становится 'text'.В чем может быть проблема?По заданию человек должен сам указывать дату и время игры.
|
<code>
class GameAddForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = Game
exclude = []
widgets = {
'gameDate': forms.DateTimeInput(attrs={'type': 'datetime-local'}),
}
</code>
P.S. Соблюдайте PEP8 и не передавайте <code>
locals</code> в качестве контекста.
|
22,870 | Копирование определённых строк из одного файла в другой
Суть такова:
Имеется файл с таким содержимым: ссылка на файл
Нужно скопировать ТОЛЬКО строки заканчивающиеся на <code>
_exec</code> в другой файл.
В сети видел что-то подобное с помощью <code>
shutil</code>, только не смог понять как это применить в моём случае. Или есть более простые методы?
Спасибо!
|
<code>
with open('input.txt') as source, open('output.txt', 'w') as destination:
for line in source:
if line.strip().endswith('_exec'):
destination.write(line)
</code>
|
22,871 | Python tkinter. Как проверить какое поле ввода активно
Есть у меня калькулятор с двумя полями ввода. Ввод осуществляется при помощи кнопок приложения. Нужно чтобы, при нажатии на кнопку клавиатуры приложения, проверялась какое из полей активно, и в него записывался символ.
Проблема в проверке активности поля ввода. Не могу найти удобный метод.
Есть widget.focus_get(), но он выводит идентификационный номер, типа .54217845.645673123, который разный при каждом запуске. В boolean его, естественно, не переведешь, он либо True либо None.
Есть еще bind, но он осуществляет привязку только к клавиатуре и мыши.
|
Можно запоминать в каком поле фокус был в последний раз:
<code>
from tkinter import *
root = Tk()
current_entry = None
def on_focus(evt):
global current_entry
current_entry = evt.widget
def on_click():
if current_entry is not None:
current_entry.insert('insert', 'Hello')
e1 = Entry(root)
e1.bind('<FocusIn>', on_focus)
e1.pack()
e2 = Entry(root)
e2.bind('<FocusIn>', on_focus)
e2.pack()
button = Button(root, text='Click me', command=on_click)
button.pack()
root.mainloop()
</code>
|
22,872 | "Достать" элемент из списка
Из списка:
<code>
lst = [{
'update_id': 138638308,
'message': {
'message_id': 215,
'from': {
'id': 2999,
'is_bot': False,
'first_name': 'Yuri'},
'chat': {
'id': 77777777,
'first_name': 'Yuri'}
}
}]
</code>
"достать" <code>
'id': 77777777</code> и показать в формате <code>
77777777</code>.
Как это сделать?
|
Смотрите, постепенно (результат - <code>
lst[0]['message']['chat']['id']</code> - в конце):
<code>
lst[0]
lst[0]['message']
lst[0]['message']['chat']
lst[0]['message']['chat']['id']
</code>
В консоли:
<code>
In[16]: lst = [{'update_id': 138638308, 'message': {'message_id': 215, 'from': {'id': 2999, 'is_bot': False, 'first_name': 'Yuri'}, 'chat': {'id': 77777777, 'first_name': 'Yuri'}}}]
In[17]: lst[0]
Out[17]:
{'message': {'chat': {'first_name': 'Yuri', 'id': 77777777},
'from': {'first_name': 'Yuri', 'id': 2999, 'is_bot': False},
'message_id': 215},
'update_id': 138638308}
In[18]: lst[0]['message']
Out[18]:
{'chat': {'first_name': 'Yuri', 'id': 77777777},
'from': {'first_name': 'Yuri', 'id': 2999, 'is_bot': False},
'message_id': 215}
In[19]: lst[0]['message']['chat']
Out[19]: {'first_name': 'Yuri', 'id': 77777777}
In[20]: lst[0]['message']['chat']['id']
Out[20]: 77777777
</code>
|
22,874 | Как из строки добавить числа в список
Как из строки достать все числа и поместить их в список.
Именно числа, а не отдельные цифры. Например:
<code>
pre = input('Введите a, b, c через пробел: ').strip() #67ds55 44dg4 54g
pre2 = ''.join(i + ' ' for i in pre if i.isdigit())
print(pre2) #6 7 5 5 4 4 4 5 4
</code>
Необходимо, чтоб <code>
pre2</code> был списком (в моем примере строка), который принимает цифры не по одному, а по числам, если цифры стоят рядом, например <code>
['67', '55', '44', '4', '54']</code>. Ну и если возможно сделать это с дробными числами, то только лучше.
|
Можно с помощью регулярных выражений:
<code>
import re
pre = input('Введите a, b, c через пробел: ').strip() #67ds55 44dg4 54g v22.5ger
pre2 = re.findall(r'-?\d+\.?\d*', pre)
print(pre2)
# ['67', '55', '44', '4', '54', '22.5']
</code>
|
22,875 | Поиск наличия элементов списка в столбце Dataframe
Есть список:
<code>
words=['добр', 'здрав']
</code>
и столбец Dataframe
<code>
df['Text1']:
0 добрый день
1 решил
2 доброго времени
3 выполняет
4 здравствуйте
</code>
Сейчас я проверяю наличие хотя бы одного из элементов из списка words в сроках df['Text'] и создаю новый столбец df['Text2'] так:
<code>
df['Text2']=df['Text1'].str.contains('добр|здрав')
df['Text2']:
0 1
1 0
2 1
3 0
4 1
</code>
Как можно напрямую проверять наличие элементов из списка words в сроках df['Text1']? Т.е. чтобы вбивать нужные слова в список words, а не в str.contains().
Также интересуют возможности решения с помощью других методов кроме str.contains().
|
<code>
'|'.join(words)</code> - динамически сгенерирует нужный вам RegExp:
<code>
In [475]: '|'.join(words)
Out[475]: 'добр|здрав'
</code>
Пример:
<code>
In [474]: df.Text1.str.contains('|'.join(words))
Out[474]:
0 True
1 False
2 True
3 False
4 True
Name: Text1, dtype: bool
</code>
|
22,876 | Как эффективно использовать пересечения множеств в Pandas
Интересует, как правильно использовать intersection из pandas, чтобы оптимизровать ниже приведенный рабочий код для частотного анализа лотто. Интересует best practices в написании кода, а не само решение конкретной задачи
Требуется найти 8 наиболее часто встречаемых шара в играх, а далее собрать статистику по кол-ву совпадений выбранных шаров в каждой игре.
<code>
import pandas as pd
import argparse as ap
def ArgParser():
parser = ap.ArgumentParser(description='Description of your program')
parser.add_argument('-d','--draws', help='Test result', required=True)
args = vars(parser.parse_args())
return args
def main():
args = ArgParser()
draws = pd.read_csv(args['draws'], sep=';',header=0)
ballsCounts = (draws.iloc[:,1:8].stack().value_counts())[0:8]
commonBalls = ballsCounts._index.tolist()
results = {}
for row in draws.iterrows():
draw = row[1].values.tolist()[1:8]
result = len(list(set(commonBalls) & set(draw)))
results[result] = results.get(result,0) + 1
print(results)
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Результат вывода.
<code>
{1: 26, 2: 32, 0: 10, 3: 24, 4: 8, 5: 1}
</code>
Исходные данные:
<code>
draw_id;ball1;ball2;ball3;ball4;ball5;ball6;ball7
1;9;11;17;29;30;33;36
2;5;6;9;11;15;33;28
3;4;5;10;14;20;30;8
4;4;21;22;25;26;36;6
5;1;11;13;17;24;29;36
6;2;17;22;24;27;30;1
7;4;15;26;28;29;35;34
8;12;22;24;26;31;33;2
9;6;9;16;24;33;34;17
10;3;8;12;19;27;31;1
11;4;5;7;9;14;20;25
12;9;20;32;33;35;36;22
13;16;19;23;25;29;32;12
14;6;10;11;17;33;35;15
15;1;5;16;19;22;28;33
16;3;6;7;8;16;29;12
17;1;3;10;19;24;32;23
18;9;25;27;29;33;35;22
19;7;13;17;18;21;34;6
20;7;14;18;20;27;33;28
21;1;3;5;8;22;23;25
22;4;5;13;19;28;34;11
23;3;24;26;32;35;36;14
24;2;7;18;22;30;32;4
25;5;22;28;30;31;33;3
26;1;4;6;28;31;32;13
27;7;10;15;18;23;30;8
28;6;10;12;16;18;19;4
29;9;12;16;21;23;27;3
30;6;15;18;19;25;29;2
31;4;7;22;28;29;30;15
32;3;7;14;18;33;35;29
33;4;14;21;23;28;29;30
34;2;5;9;21;26;27;20
35;1;3;9;11;13;17;27
36;11;13;15;28;32;35;18
37;3;11;16;21;28;35;15
38;1;2;12;13;14;15;6
39;5;10;13;16;18;21;20
40;1;4;18;23;32;36;7
41;6;9;13;17;18;35;23
42;11;13;19;23;24;27;12
43;2;3;8;14;32;35;25
44;1;5;12;14;21;25;9
45;2;4;15;25;28;31;9
46;19;21;23;26;30;35;2
47;11;16;22;23;24;30;8
48;8;9;11;27;30;35;32
49;1;15;22;26;31;32;25
50;3;5;8;12;16;21;7
51;7;8;13;21;22;32;30
52;1;4;8;14;27;30;12
53;2;16;20;22;27;30;21
54;1;5;16;25;27;36;22
55;4;26;28;30;32;33;6
56;5;10;13;18;24;27;29
57;1;4;5;8;22;25;28
58;3;11;24;27;29;34;17
59;1;2;6;9;14;23;32
60;5;10;12;15;24;33;22
61;5;12;15;23;24;32;18
62;2;5;11;13;25;28;10
63;8;13;18;19;27;31;12
64;7;9;11;23;32;34;22
65;2;4;7;15;27;30;26
66;4;12;15;16;17;19;11
67;6;7;9;12;17;19;27
68;12;17;25;27;32;33;36
69;6;19;20;26;27;35;21
70;6;15;21;32;34;35;1
71;4;7;9;10;14;23;26
72;6;21;26;30;31;32;28
73;3;8;13;22;29;31;12
74;6;8;13;15;27;34;5
75;8;13;24;29;31;33;6
76;6;14;17;23;26;32;21
77;4;9;15;16;23;32;13
78;1;8;13;23;27;33;24
79;1;13;16;26;29;32;6
80;9;12;16;22;24;35;32
81;8;9;18;19;23;28;20
82;1;6;7;20;28;29;32
83;8;17;22;25;26;31;11
84;3;11;18;24;26;29;1
85;10;11;13;21;27;30;6
86;2;13;23;25;30;35;29
87;14;16;17;25;29;30;4
88;7;8;12;22;25;31;16
89;16;23;24;27;32;33;19
90;6;16;18;25;27;28;7
91;13;15;17;19;24;32;6
92;1;12;15;19;27;34;36
93;3;6;7;9;18;33;31
94;6;11;12;14;21;29;23
95;8;11;14;15;29;36;22
96;1;9;14;25;30;32;26
97;4;10;25;31;35;36;17
98;9;16;27;32;35;36;23
99;10;21;28;29;31;34;17
100;1;12;13;24;26;33;22
101;2;4;15;18;19;30;8
</code>
|
вопрос из комментариев:
<code>
df.drop('draw_id',1).T.apply(lambda x: set(x) & common)
</code>
Этот кусок кода возвращает массив из list. Мне нужно к этому выражению
добавить условие <code>
where (len(list)) > 1</code>
<code>
df = pd.read_csv(filename, sep=';',header=0, index_col='draw_id')
common = set(commonBalls)
mask = df.T.apply(lambda x: len(set(x) & common)) > 1
res = df[mask]
</code>
результат:
<code>
In [85]: res
Out[85]:
ball1 ball2 ball3 ball4 ball5 ball6 ball7
draw_id
1 9 11 17 29 30 33 36
5 1 11 13 17 24 29 36
6 2 17 22 24 27 30 1
7 4 15 26 28 29 35 34
12 9 20 32 33 35 36 22
13 16 19 23 25 29 32 12
17 1 3 10 19 24 32 23
... ... ... ... ... ... ... ...
92 1 12 15 19 27 34 36
94 6 11 12 14 21 29 23
95 8 11 14 15 29 36 22
96 1 9 14 25 30 32 26
98 9 16 27 32 35 36 23
100 1 12 13 24 26 33 22
101 2 4 15 18 19 30 8
[64 rows x 7 columns]
</code>
|
22,877 | Комментарий на несколько строк Visual Studio Code
Смотря различные гайды на ютубе,я видел как люди комментируют несколько строк одним разом при помощи символа <code>
#</code>,подскажите,что за комбинация клавиш позволяет это сделать?
|
Ctrl+K, а затем Ctrl+C комментирует выделенные строки с помощью <code>
#</code>. Ctrl+K, а затем Ctrl+U убирает комментарий со строк. Если у Вас Mac OS, используйте Cmd вместо Ctrl.
|
22,878 | Я хочу чтобы из нескольких списков, выбрались те значения, что не входят в последний список [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос необходимо уточнить или дополнить подробностями. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте больше подробностей и уточните проблему, отредактировав это сообщение.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Я хочу чтобы из нескольких списков остались те значения, которые не входят в последний - проверочный список.
Например, у меня есть 3 списка - [2, 3, 3, 2], [2, 3, 3, 4] и [3, 3, 3].
В этом примере должно вывестись - 2, 2, 3, 2, 4.
Заранее спасибо.
|
одну двойку потеряли.
<code>
l1 = [2, 3, 3, 2]
l2 = [2,3, 3, 4]
l3 = [3, 3, 3]
for i in l3:
if i in l1:
l1.remove(i)
elif i in l2:
l2.remove(i)
x = list(map(list, zip(l1,l2)))
l = []
for i in x:
for j in i:
l.append(j)
if len(l) < len(l1+l2):
longest = l1
if len(l2) > len(l1):
longest = l2
l.append(*longest[int(len(l)/2):])
print(*l)
</code>
<code>
2, 2, 2, 3, 4</code>
|
22,880 | Почему зацикливается функция создания/сохранения моделей?
Задача в следующем: есть 3 модели - CurrencyAccount, AccountTransaction, Emission. Нужно, чтобы при создании модели CurrencyAccount автоматически создавались другие две.
Переопределяю функцию save() в CurrencyAccount. Вот, что написал.
Сама логика состоит в следующем:
происходит эмиссия валюты под типом identification
пополняется счет главного юзера, админа (инициатор в данном случае будет тоже админ)
происходит снятие со счета админа (в комментарии пишется "За прохождение идентификации пользователя (Имя Фамилия ID)")
происходит пополнение счета пользователя (в комментарии пишется "Благодарим за прохождение идентификации!")
модели
<code>
class Emission(models.Model):
source = models.CharField( #(источник: identification / help / money / work / refferal)
max_length=254,choices=SOURCE_CHOICES)
user = models.ForeignKey(User)
initiator_id = models.PositiveIntegerField() #(тут сохраняется айдишник пользователя, из-за которого происходит эмиссия)
amount = models.DecimalField(max_digits=15, decimal_places=2,
default=0.00, validators=[MinValueValidator(0.01)]) #(сумма в BLAGO)
comment = models.TextField(default='') #(тут просто комментарий, пока не пустое)
datetime = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
def __unicode__(self):
return self.initiator_id
class AccountTransaction(models.Model):
type = models.CharField( #(пополнение/расход)
max_length=254,choices=TRANSACTION_CHOICES)
user = models.ForeignKey(User)
initiator_id = models.PositiveIntegerField() #(тут сохраняется айдишник пользователя, из-за которого происходит эмиссия)
amount = models.DecimalField(max_digits=15, decimal_places=2,
default=0.00, validators=[MinValueValidator(0.01)]) #(сумма в BLAGO)
comment = models.TextField(default='') #(тут просто комментарий, пока не пустое)
datetime = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
balance = models.DecimalField(max_digits=15, decimal_places=2,
default=0.00, validators=[MinValueValidator(0.01)]) #(сумма в BLAGO)(для сверхи, после операции пусть сюда кешируется)
def __unicode__(self):
return self.initiator_id, self.source
class CurrencyAccount(models.Model):
user = models.ForeignKey(User)
userid = models.PositiveIntegerField() #(user_id)
title = models.CharField(max_length=255) #Название
main = models.BooleanField(default=True) #Основной
currency = models.ForeignKey(
Currency, related_name='currency_of_account',
null=True,
on_delete=models.SET_NULL,
limit_choices_to={'enabled': True}) #Валюта
balance = models.DecimalField(max_digits=15, decimal_places=2,
default=0.00, validators=[MinValueValidator(0.01)]) #(сумма в BLAGO)(для сверхи, после операции пусть сюда кешируется)
def __unicode__(self):
return unicode(self.user)
</code>
в моделе CurrencyAccount
<code>
def create_emission(self, currencyaccount):
#Создаём эмиссию
if currencyaccount.balance == 1.00:
currencyaccount.userid = self.user.id
print(self.user, 'asfasf')
emission = Emission()
emission.amount = 1.00
emission.user = self.user
emission.initiator_id = self.user.id
emission.source = 'identification'
emission.save()
#Транзакция с зачислением BLAGO на счёт админа
account_transaction = AccountTransaction()
account_transaction.comment = "За прохождение идентификации пользователя {} {} {}".format(self.user.first_name, self.user.last_name, self.user.id)
account_transaction.type = 'refill'
account_transaction.amount = 1.00
account_transaction.user = self.user
account_transaction.initiator_id = self.user.id
account_transaction.balance = 1.00
admin = User.objects.get(id=1)
print(admin.first_name)
currencyaccount_admin = CurrencyAccount.objects.get(user=admin)
print(currencyaccount_admin)
currencyaccount_admin.balance = 1.00
print(currencyaccount_admin.balance)
account_transaction.save()
#Перевод со счёта админа на счёт юзера
account_transaction = AccountTransaction()
currencyaccount_admin.balance = 0.00
currencyaccount.balance = 1.00
account_transaction.type = 'refill'
account_transaction.amount = 1.00
account_transaction.user = self.user
account_transaction.initiator_id = self.user.id
account_transaction.balance = 1.00
account_transaction.comment = "Благодарим за прохождение идентификации!"
account_transaction.save()
currencyaccount.save()
return
#
def save(self, *args, **kwargs):
super(CurrencyAccount, self).save(*args, **kwargs)
#Если юзер идентифицирован
print(self.user.email_approval_status)
print(self.user.first_name)
if self.user.email_approval_status == 'done':
print(1)
currencyaccount = CurrencyAccount.objects.get(user=self.user)
#Если на его счету ноль
print(currencyaccount.balance)
self.create_emission(currencyaccount)
</code>
|
signals.py
<code>
@receiver(post_save, sender=User)
def currency_account_save(sender, instance, created, **kwargs):
admin = User.objects.get(id=1)
currencyaccount_admin = CurrencyAccount.objects.get(user=admin)
if not created:
print(1)
user = instance
print(user.email_approval_status)
if user.email_approval_status:
print(user.email_approval_status)
print(user.id)
print(2)
CurrencyAccount.objects.create(
user = user,
userid = user.id,
title = 'account',
main = True,
currency = 'BLAGO',
balance = 1.00,
)
Emission.objects.create(
user = user,
initiator_id = user.id,
source = 'identification',
amount = 1.00
)
AccountTransaction.objects.create(
type = 'refill',
user = admin,
initiator_id = admin.id,
amount = 1.00,
comment = "За прохождение идентификации пользователя {} {} {}".format(user.first_name, user.last_name, user.id),
balance = 1.00,
)
currencyaccount_admin.balance = 1.00
AccountTransaction.objects.create(
type = 'refill',
amount = 1.00,
user = user,
initiator_id = user.id,
balance = 1.00,
comment = "Благодарим за прохождение идентификации!",
)
currencyaccount_admin.balance = 0.00
</code>
|
22,882 | Параметризация запроса
Задача: взять кол-во монет из одной строки и прибавить это кол-во к другой строке, отняв соотвествено это кол-во у первого.Вот моя попытка реализовать:
<code>
id1= 530746886
id2 = 489569031
pay = 5
sql = """
UPDATE persons
SET coins = coins + pay
WHERE id =?
"""
cur.execute(sql, [(id1)])
sql = """
UPDATE persons
SET coins = coins - pay
WHERE id =?
"""
cur.execute(sql, [(id2)])
</code>
И всё мило, но проблема в строчке <code>
SET coins = coins + pay</code> А именно он не видит переменную <code>
pay</code>. Как же мне её внедрить в SQL запрос? И вообще как внедрять туда что-либо?
|
Пример:
<code>
id1= 530746886
id2 = 489569031
pay = 5
sql = """
UPDATE persons
SET coins = coins + ?
WHERE id = ?
"""
# первый UPDATE
params = (pay, id1)
cur.execute(sql, params)
# второй UPDATE
params = (-pay, id2)
cur.execute(sql, params)
</code>
|
22,883 | Python.Форматирование полученной строки
я глупый.
Учусь работать с SQLITE, получаю из таблицы количество монеток по id вот таким образом:
<code>
id = 399364630
sql = "SELECT coins FROM persons WHERE id=?"
cur.execute(sql, [(id)])
print(cur.fetchone())</code>
В ответ приходит вот такая анимешка <code>
(3,)</code> Число то верное, цифра 3, но как превратить её просто в <code>
3</code> без скобочек, или может вообще надо по другому обращаться?
|
Так как в извлечённой из базы строке может быть больше одного поля, метод <code>
fetchone</code> возвращает вам кортеж значений. Извлечь первый элемент кортежа можно по индексу:
<code>
print(cur.fetchone()[0])
</code>
или с помощью распаковки
<code>
print(*cur.fetchone())
</code>
|
22,884 | Помогите дописать парсер
Исходя из этого вопроса.
Суть такова. Имеется файл с таким содержимым:
<code>
/idd(/.*)? u:object_r:idd_data_file:s0
/qns(/.*)? u:object_r:qns_file:s0
/dev/BU64245GWZAF(/.*)? u:object_r:BU64245GWZAF_device:s0
/dev/socket/tfsw(/.*)? u:object_r:tfsw_socket:s0
</code>
и так далее. Нужно получить на выходе файл (или файлы) с таким содержимым:
<code>
type idd_data_file, data_file_type;
type qns_file, file_type;
type BU64245GWZAF_device, dev_type;
type tfsw_socket, socket_type;
</code>
исходя из того что <code>
data_file_type</code>, <code>
file_type</code>, <code>
dev_type</code>, <code>
socket_type</code> 4 РАЗНЫХ типа.
Также стоит взять во внимание, что файл (снизу будет ссылка на него) имеет пустые строки и строки, начинающиеся с #, которые должны быть проигнорированы.
Ссылка на файл
Надеюсь, всё правильно и доходчиво расписал..
Спасибо!
|
Думаю, что @strawdog правильно выбрал направление, в котором нужно двигаться, но так как во входящих данных есть много элементов каждого типа, то наверное нужно указывать в <code>
types</code> не конкретные варианты элементов, а тип:
<code>
types = (
('_data_file', 'data_file_type, file_type'),
('_file', 'file_type'),
('_device', 'dev_type'),
('_socket', 'socket_type')
)
with open('file_contexts.txt', encoding='utf-8') as input_file:
with open('output_file_contexts.txt', 'w', encoding='utf-8') as output_file:
for line in input_file:
if len(line) > 2 and line[0] != '#':
try:
# Разбиваем строку на части по символу ':'
# Из полученного списка берем предпоследний элемент
prop = line.split(':')[-2]
except IndexError:
continue
# Сначала проверяем тип data_file, потом file,
# потом все остальное. Если тип соответствует,
# то пишем в файл и прекращаем проверку строки.
for t in types:
if t[0] in prop:
newline = 'type {}, {};\n'.format(prop, t[1])
output_file.write(newline)
break
</code>
|
22,885 | Чем является ASCII по отношению к UTF-8 в Python
Насколько мне известно - ASCII является надмножеством UTF-8. Что это значит и как это применяется, например для кодировки в Python? Как можно понять, когда необходимо проводить encode/decode, а когда кодировка будет по умолчанию верной? И если Юникод содержит почти символы почти всех языков мира, то в чем преимущество ASCII?
|
ASCII является надмножеством UTF-8
Наоборот. UTF-8 является надмножеством ASCII (корректнее - ASCII является подмножеством UTF-8).
Как можно понять, когда необходимо проводить encode/decode
encode/decode откуда куда? Вопрос довольно абстрактный. Если нет явной необходимости (как, например, в этом вопросе), то забивать голову перекодировкой текста не нужно.
то в чем преимущество ASCII?
Ни в чем. Т.к. ASCII - подмножество UTF-8, то текст в кодировке ASCII является также текстом в кодировке UTF-8.
|
22,888 | Создание фала "на лету"
есть программа в которой происходит инициализация базы данных SQLite, если файл с БД уже есть, то просто происходит коннект, а если нет - создание файла БД, но пока программа не завершит свою работу, то файл не появится в системе, как можно решить этот вопрос, я думал что можно вынести эту функцию в отдельный поток, но увы, это не сработало
|
Где-нибудь в начале программы
<code>
from contextlib import closing
import sqlite3
with closing(sqlite3.connect('example.db')) as conn:
c = conn.cursor()
c.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS some_table (...)')
conn.commit()
</code>
А дальше работайте с базой как обычно.
|
22,890 | Для чего используется функция NewType() из модуля typing?
Не могу схватить идею для чего используют функцию NewType() из модуля typing.
В документации:
Use the NewType() helper function to create distinct types:
<code>
UserId = NewType('UserId', int)
some_id = UserId(524313)
</code>
The static type checker will treat the new type as if it were a subclass
of the original type. This is useful in helping catch logical errors:
<code>
def get_user_name(user_id: UserId) -> str:
...
# typechecks
user_a = get_user_name(UserId(42351))
# does not typecheck; an int is not a UserId
user_b = get_user_name(-1) ```
</code>
В PEP 484:
There are also situations where a programmer might want to avoid
logical errors by creating simple classes. For example:
<code>
class UserId(int):
pass
get_by_user_id(user_id: UserId):
...
</code>
Какие логические ошибки имеются ввиду?
Какая выгода от создания дополнительного типа <code>
UserId</code> и использования его вместо <code>
int</code>?
|
Например вы можете по ошибке передать в <code>
get_by_user_id</code> идентификатор группы, а не пользователя. Без типа ошибка не будет замечена, и то и другое - <code>
int</code>.
|
22,892 | Python. Поиск строки в файле python
Есть 2 файла <code>
order_fix.txt</code> и <code>
listdir.txt</code> необходимо проверить каждую строку из файла <code>
listdir.txt</code>проверить на наличие такой же строки в <code>
order_fix.txt</code>
Написал такой скрипт:
<code>
end_list = open('end_list.txt','w')
listdir = open('listdir.txt')
order = open('order_fix.txt')
for line in listdir.readlines():
if line in open('order_fix.txt').read():
end_list.write(line)
</code>
но он выполняется очень долго при ~2kk строк в файле <code>
listdir.txt</code> больше 5ч.
Есть какой то вариант что бы ускорить этот процесс?
|
Примерно как-то так:
<code>
end_list = open('end_list.txt','w')
listdir = open('listdir.txt')
order_set = set(open('order_fix.txt').readlines())
for line in listdir.readlines():
if line in order_set:
end_list.write(line)
</code>
У вас для каждой строки в listdir, вы заново вычитываете весь order_fix. Но чтение с диска - достаточно тяжёлая операция. Поэтому там, где возможно, нужно стараться вычитывать файл только один раз в оперативную память и работать с данными уже в памяти.
Кроме этого, поиск вхождения гораздо быстрее производится в <code>
set</code>, чем в списке, поэтому если нужно много и активно искать по большому списку, лучше построить из него один раз <code>
set</code>, и искать уже в нём.
PS: Напишите, пожалуйста, насколько быстрее мой код работает по сравнению с вашим, мне любопытно ))
UPD: Ещё не вижу в вашем коде, где у вас выполняется закрытие файлов. Вы его выполняете? Если нет, то файлы всегда стоит закрывать после того, как закончили работу с ними. А лучше вообще всюду, где это возможно, работать с файлами только при помощи менеджера контекста.
|
22,893 | Почему не работает gdeliteli = list(set(deliteli) & set(deliteli2))
Я написал программу для нахождения наибольшего общего делителя.
Но почему, когда я ввожу числа (9, 27, 81), он выдаёт мне, что наибольший общий делитель 3?
Вот код:
<code>
numbers = []
delitels = 1
deliteli = []
gdeliteli = []
deliteli2 = []
delimiy = 0
def app():
global numbers
global delitels
global deliteli
global gdeliteli
global deliteli2
global num2
global delimiy
try:
nums = int(input("Сколько чисел: "))
for number in range(1, nums+1):
nums2 = int(input(f"Введите число {number}: "))
numbers.append(nums2)
numbers.sort()
for num in numbers:
num2 = int(num)
while delitels != num:
delimiy = 1
while delimiy < num2:
delimiy += 1
if num2 % delimiy == 0:
break
num2 /= delimiy
delitels = delitels * delimiy
deliteli2 += str(delimiy)
delitels = 1
if len(deliteli) != 0:
gdeliteli = list(set(deliteli) & set(deliteli2))
else:
deliteli += deliteli2
deliteli2 = []
i = 1
for x in gdeliteli:
i *= int(x)
print(gdeliteli)
print(f"НОД({numbers})={i}")
except ValueError:
print("Неправлиьное значение. Попробуйте ещё раз.")
app()
app()
</code>
Подскажите, как сделать адекватное наложение списков.
|
Может можно просто найти все делители каждого, пересечь и взять максимум:
<code>
numbers = [9, 27, 81]
# делители
dividers = [{x for x in range(1, num + 1) if num % x == 0 } for num in numbers]
from functools import reduce
# общие делители
d = reduce((lambda x, y: x & y), dividers)
# НОД
print(max(d))
</code>
Конструкция <code>
[{x for x in range(1, num + 1) if num % x == 0 } for num in numbers]</code> - создать <code>
list</code>, элементами которого будут множества (<code>
{}</code>), множества строятся так:
берем очередной <code>
num</code> из <code>
numbers</code> (<code>
for num in numbers</code>)
организуем цикл по числам от 1 до <code>
num + 1</code> (<code>
range(1, num + 1)</code>)
в множество добавляем те числа, на которые <code>
num</code> делится без остатка - то есть его делители (<code>
if num % x == 0</code>)
например для <code>
numbers = [9, 27, 81]</code> <code>
dividers</code> будет:
<code>
[{1, 3, 9}, {27, 1, 3, 9}, {1, 3, 9, 81, 27}]</code>
|
22,894 | Помогите написать парсер [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос необходимо уточнить или дополнить подробностями. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте больше подробностей и уточните проблему, отредактировав это сообщение.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Вопрос №1
Суть такова. Имеется файл с таким содержимым:
<code>
persist.operator. u:object_r:usp_srv_prop:s0
persist.mtk_usp u:object_r:usp_srv_prop:s0
persist.mtk_clr_code_support u:object_r:usp_prop:s0
persist.flight_mode_md_off u:object_r:usp_prop:s0
</code>
и тому подобное. Нужен скрипт, который бы парсил этот файл и создавал новый с таким содержимым:
<code>
type *_prop, property_type;
</code>
где <code>
*_prop</code> это выражение между <code>
u:object_r:</code> и <code>
:s0</code>
Решено. (см. 1-2 ответы)
|
<code>
with open('property_contexts.txt', encoding='utf-8') as input_file:
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as output_file:
for line in input_file:
if len(line) > 2 and line[0] != '#':
try:
# Разбиваем строку на части по символу ':'
# Из полученного списка берем предпоследний элемент
prop = line.split(':')[-2]
except IndexError:
continue
# Подставляем эту часть в новую строку и записываем в файл
newline = 'type {}, property_type;\n'.format(prop)
output_file.write(newline)
</code>
Результат в файле <code>
output.txt</code>:
<code>
type usp_srv_prop, property_type;
type usp_srv_prop, property_type;
type usp_prop, property_type;
type usp_prop, property_type;
</code>
|
22,895 | Как правильно собрать статистику по DataFrame'у
У меня есть рабочий и корректный код, который подсчитывает кол-во значений заданных в файле в виде массива.
Возможно ли отказаться от использования двух циклов в коде и заменить их на функции pandas?
<code>
import pandas as pd
import argparse as ap
def ArgParser():
parser = ap.ArgumentParser(description='Description of your program')
parser.add_argument('-d','--data', help='Test result', required=True)
args = vars(parser.parse_args())
return args
def main():
args = ArgParser()
csv = pd.read_csv(args['data'], sep=';', header=0)
df = pd.DataFrame(csv)
dl = []
for index, row in df.iterrows():
for id in range(1, len(row.values)):
dl.append(row.values[id])
ds = pd.Series(dl)
vdc = ds.value_counts()
print(vdc)
if __name__ == '__main__':
main()
</code>
Входные данные:
<code>
c1;c2;c3;c4;c5;c6;c7;c8
1;9;11;17;29;30;33;36
2;5;6;9;11;15;33;28
3;4;5;10;14;20;30;8
</code>
На выходе (пример данных):
<code>
30 2
11 2
36 2
5 2
6 2
4 2
9 2
33 2
17 1
15 1
29 1
20 1
10 1
21 1
8 1
22 1
25 1
26 1
28 1
14 1
</code>
|
Можно все сделать одной командой:
<code>
In [61]: (pd.read_csv(r'D:\download\data.csv', sep=';')
.stack()
.value_counts())
Out[61]:
5 2
33 2
11 2
30 2
9 2
14 1
4 1
2 1
3 1
36 1
6 1
10 1
8 1
15 1
17 1
20 1
28 1
29 1
1 1
dtype: int64
</code>
|
22,896 | Почему Djnago не видит функцию?
Есть такая функция:
<code>
def getNearestNotes(request, longitude, latitude):
if request.method == 'GET':
c = connection.cursor()
r = None
try:
c.callproc('GetAllNotes', (float(longitude), float(latitude)))
r = c.fetchall()
finally:
c.close()
return HttpResponse(str(r))
else:
return HttpResponse('needGetMethod')
</code>
Она должна вызвать такую функцию в postgresql базе:
<code>
create function "GetAllNotes"(long numeric, lat numeric)
returns TABLE
(
UserId integer,
UserName character varying,
NoteName character varying,
NoteLong double precision,
NoteLat double precision
)
language plpgsql
as
$$
BEGIN
RETURN query (SELECT Notes."UserId", Users."Name", Notes."Name",
Notes."Longitude", Notes."Latitude"
FROM Notes
INNER JOIN Users ON Notes."UserId" = Users."Id"
WHERE (point(long, lat) <@> point(Notes."Longitude",
Notes."Latitude") <= 0.124274));
END
$$;
alter function "GetAllNotes"(numeric, numeric) owner to postgres;
</code>
"Но при вызове этой функции django выдает ошибку -
ОШИБКА: функция getallnotes(numeric, numeric) не существует
LINE 1: SELECT * FROM GetAllNotes(28.0,23.0)
HINT: Функция с данными именем и типами аргументов не найдена. Возможно, вам следует добавить явные приведения типов."
База подключена.
|
Вот так - <code>
c.callproc('"GetAllNotes"', (float(longitude), float(latitude)))</code> работает.
|
22,897 | Как написать регулярное выражение на python?
Есть строка типа <code>
"c:\DFT17\BP-550.01.04.159 Proushina_[ЧИСЛО][БУКВЫ]_st3_8sht.DFT"</code>.
Вместо <code>
[ЧИСЛО]</code> может стоять любое число(Например: 17.5 16,7 19)
Вместо <code>
[БУКВЫ]</code> может стоять "mm" или "мм"
Между <code>
[ЧИСЛО]</code> и <code>
[БУКВЫ]</code> может стоять любое колво пробелов
Нужно достать <code>
[ЧИСЛО][БУКВЫ]</code>
Значит если дана строка
<code>
"c:\DFT17\BP-550.01.04.159 Proushina_6.7 мм_st3_8sht.DFT",
</code>
то нужно достать "6.7мм"
Самая главная проблема у меня с "мм".
|
Попробуйте так:
<code>
In [36]: pat = r'([-+]?[0-9]*[.,]?[0-9]+)\s*([mм]{2})'
In [37]: s1
Out[37]: 'c:\\DFT17\\BP-550.01.04.159 Proushina_6.7 мм_st3_8sht.DFT'
In [38]: re.findall(pat, s1)
Out[38]: [('6.7', 'мм')]
In [39]: s2
Out[39]: 'c:\\DFT17\\BP-550.01.04.159 Proushina_67 мм_st3_8sht.DFT'
In [40]: re.findall(pat, s2)
Out[40]: [('67', 'мм')]
In [41]: s3
Out[41]: 'c:\\DFT17\\BP-550.01.04.159 Proushina_1,23 мм_st3_8sht.DFT'
In [42]: re.findall(pat, s3)
Out[42]: [('1,23', 'мм')]
In [43]: s4 = "c:\DFT17\BP-550.01.04.159 Proushina_567 mm_st3_8sht.DFT"
In [44]: re.findall(pat, s4)
Out[44]: [('567', 'mm')]
In [46]: s5 = "c:\DFT17\BP120.01.180.004_Knica_19мм_St3_10sht.DFT"
In [47]: re.findall(pat, s5)
Out[47]: [('19', 'мм')]
</code>
PS я от себя добавил парсинг необязательного знака (<code>
+</code> или <code>
-</code>) перед числом
UPDATE:
Что поменять, если вместо мм и mm может шт или sht?
<code>
In [54]: s6 = "c:\DFT17\BP120.01.180.004_Knica_8.99 мм_St3_10sht.DFT"
In [55]: pat = r'([-+]?[0-9]*[.,]?[0-9]+)\s*([mм]{2}|шт|sht)'
In [56]: re.findall(pat, s6)
Out[56]: [('8.99', 'мм'), ('10', 'sht')]
</code>
|
22,898 | Как отформатировать поле DateTimeField?
В models.py есть поле с типом DateTimeField, как отформатировать его? Например сделать так чтобы в django-admin по умолчанию выводилось не 06.03.2019, а 2019.06.03.?
<code>
date = models.DateTimeField(default=datetime.now, verbose_name='Дата и время',)
</code>
|
Форматирование определяется там, где отображается дата: в форме или django-admin.
<code>
@admin.register(MyModel)
class MyAdmin(admin.ModelAdmin):
list_display = ('new_format_date',)
def new_format_date(self, obj):
return obj.date.strftime('%Y.%b.%d')
new_format_date.short_description = 'Отформатированная дата'
</code>
|
22,899 | Ввод данных на Python
Возникла проблема с вводом данных, до этого не работал на сайте и при вводе мне не понятно как это делать.
Вместо стандартного <code>
int(input())</code> я встретил ввод <code>
map(int, input().split())</code>.
Объясните пожалуйста.
|
<code>
map(int, input().split())</code> можно использовать в случае, если вводится несколько чисел через разделитель (в данном случае через пробел)
По шагам:
<code>
input()</code> возвращает строку (например: <code>
"1 2 3"</code>)
<code>
split()</code> преобразует строку в <code>
list</code> по разделителю - по умолчанию это пробел (результат: <code>
["1", "2" ,"3"]</code>)
<code>
map</code> преобразует список в соответствие с функцией - в данном случае <code>
int(elem)</code> (результат: <code>
[1, 2 , 3]</code>
В результате выполнения кода получится объект <code>
map</code>, который хорошо бы еще было обернуть в <code>
list</code> (<code>
list(map(....))</code>
|
22,900 | TypeError: add_paragraph() got multiple values for argument 'style'
при решении задачи возникла такая проблема
Вот код:
<code>
from docx import Document
from docx.shared import Inches
import sys
document = Document()
names = list()
place = input()
time = input()
for line in sys.stdin:
names.append(line.rstrip('\n'))
for i in range(len(names)):
document.add_paragraph(f'В', {place},
style='List Bullet')
document.add_paragraph(f'В', {time},
style='List Bullet')
for m in range(len(names)):
document.add_paragraph(names[m],
style='List Bullet')
if i != (len(names) - 1):
print('\n')
document.save('Я туут.docx')
</code>
|
Метод <code>
add_paragraph</code> принимает только два аргумента, а вы передаёте три
<code>
document.add_paragraph(f'В', {place}, style='List Bullet')
^
Этого быть не должно
</code>
P.S. Зачем нужна такая конструкция <code>
for i in range(len(names))</code>? Чего бы не просто <code>
for i in names</code>?
|
22,902 | Прямая и обратная перестановка символов в строке по таблице замены
Есть таблица перестановок символов в строке (символов восемь). <code>
table = [6, 8, 2, 4, 3, 7, 5, 1]</code>. И текст <code>
text = 'qwertyui'</code>, перестановку делаю таким способом: <code>
perm = ''.join(text[x - 1] for x in table)</code> и получаю выходную строку <code>
yiwreutq</code>, т.е первый символ из строки text, становится шестым, второй - восьмым и т.д, т.е. из строки <code>
qwertyui</code> получается строка <code>
yiwreutq</code>.
Но вот с обратной перестановкой возникли сложности, придумал только такой вариант: <code>
txt = ''.join([i for sub in sorted(zip(perm, table), key=lambda t: t[1]) for i in sub[0]])</code>, хотя кажется, что есть вариант намного проще. Как можно еще реализовать обратную перестановку, т.е. чтобы из <code>
yiwreutq</code> снова получить <code>
qwertyui</code>?
Спасибо.
|
<code>
''.join([new_str[table.index(i+1)] for i in range(len(table))])
</code>
|
22,903 | Как подключить библиотеку graphics в Python3?
С помощью pip загрузил на linux библиотеку graphics.py
Далее попытался подключить её к моей программе test.py, написанной на Python3, следующим образом:
<code>
import graphics
</code>
Но интерпретатор выдаёт следующую ошибку
Traceback (most recent call last): File "test.py", line 1, in
import graphics
ModuleNotFoundError: No module named 'graphics'
К слову, с помощью команды pip list я убедился, что библиотека graphics.py на компьютере есть. Как её подключить?
|
Возможно, у вас в системе есть несколько версий пайтона. Если в линуксе одновременно установить python2 и python3, то команда pip будет относиться ко второй версии питона. Попробуйте команду pip3 для вызова пип из третьего питона. Разобраться с версиями помогут команды <code>
which python</code> и <code>
which pip</code>
|
22,905 | IntegrityError Django 1.11
Создаю верификацию юзеров. В форме должны быть только два поля с фото. Юзер подтягивается автоматически, коммент задаётся в админке.
При сохранении формы вылетает ошибка.
IntegrityError at /identification/
<code>
ОШИБКА: нулевое значение в столбце "user_id" нарушает ограничение NOT NULL
DETAIL: Ошибочная строка содержит (11, accounts/request_user/images/4c2c3ea4-a806-4964-9f1e-2e90dc91deb..., abc/Снимок_экрана_от_2019-02-21_15-10-05_LsQ3IE4.p..., , f, 2019-03-06 13:21:09.453797+00, null, 2019-03-06 13:21:09.453831+00).</code>
models
<code>
class RequestUser(models.Model):
user = models.OneToOneField(User)
main_photo = models.ImageField(upload_to=get_file_path)
profile_photo = models.ImageField(upload_to="abc")
comment = models.CharField(max_length=40, default='')
is_verified = models.BooleanField(default=False)
created_at = models.DateTimeField(_('created at'), auto_now_add=True)
updated_at = models.DateTimeField(_('updated at'), auto_now=True)
@property
def upload_dir(self):
return 'accounts/request_user/images'
def __unicode__(self):
return self.user
</code>
forms
<code>
class IdentificationForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = RequestUser
fields = ('user', 'main_photo', 'profile_photo', 'comment')
comment = forms.CharField(
widget=forms.HiddenInput(), required=False)
user = forms.CharField(
widget=forms.HiddenInput(), required=False)
</code>
views
<code>
def verification_view(request):
if request.method == 'POST':
form = IdentificationForm(request.POST, request.FILES)
if form.is_valid():
main_photo = form.cleaned_data['main_photo']
user = request.user
comment = form.cleaned_data['comment']
profile_photo = form.cleaned_data['profile_photo']
form.save()
return HttpResponse('image upload success')
else:
form = IdentificationForm()
return render(request, 'accounts/identification.html', {'form': form})
</code>
template
<code>
<form action="" class="edit_form new_event" enctype="multipart/form-data" method="POST">
{% csrf_token %}
{% for error in form.non_field_errors %}
{{error}}
{% endfor %}
{{ form.user }}
{{ form.comment }}
{{ form.main_photo }}
{{ form.profile_photo }}
<input type="submit" class="submit mgln" value="Послать запрос">
</form>
</code>
|
forms
<code>
class IdentificationForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = RequestUser
fields = ('main_photo', 'profile_photo')
</code>
views
<code>
@login_required
def verification_view(request):
if request.method == 'POST':
form = IdentificationForm(request.POST, request.FILES)
if form.is_valid():
obj = form.save(commit=False)
obj.user = request.user
obj.save()
return HttpResponse('image upload success')
else:
form = IdentificationForm()
return render(request, 'accounts/identification.html', {'form': form})
</code>
template
<code>
<form action="" class="edit_form new_event" enctype="multipart/form-data" method="POST">
{% csrf_token %}
{{ form }}
<input type="submit" class="submit mgln" value="Послать запрос">
</form>
</code>
P.S. У вас потом вылезет ещё проблема с тем, что <code>
RequestUser</code> для каждого юзера может быть только один, а при сохранении формы каждый раз создаётся новый. Но это уже тема отдельного вопроса.
|
22,906 | Формирование значений матрицы на основе другой матрицы
Хочу написать "красивое" решение заполнение матрицы 1 или 0 на основе значений другой матрицы.
Входные данные:
<code>
matrix = [[2, 2, 2],
[2, 4, 1],
[2, 6, 0]]
topD = [3, 5, 2]
bottomD = [1, 3, 0]
</code>
Результирующая матрица строится таким образом:
Если элемент столбца больше соответствующих <code>
bottomD</code> и меньше <code>
topD</code> (<code>
bottomD < elem < topD</code>), то в соответствующую ячейку записывается 1. В противном случае записывается 0.
Например, возьмем первый столбец:
<code>
1 < 2 < 3
1 < 2 < 3
1 < 2 < 3
</code>
Значит первый столбец результирующей матрицы будет:
<code>
[1,
1,
1]
</code>
Например, возьмем второй столбец:
<code>
3 < 2 < 5
3 < 4 < 5
3 < 6 < 5
</code>
Значит второй столбец результирующей матрицы будет:
<code>
[0,
1,
0]
</code>
Сейчас я имею вот такое решение, которое работает, но я хочу "решение в одну строку":
<code>
handyStructure = zip(zip(*imgAvg), zip(topD, bottomD))
for column, (big, low) in handyStructure:
tmpRes = list()
for elem in column:
if low < elem < big: tmpRes.append(1)
else: tmpRes.append(0)
b.append(tmpRes)
b = zip(*b)
</code>
<code>
handyStructure</code> при таких входных данных имеет вид:
<code>
[((2, 2, 2), (3.0, 1.0)), ((2, 4, 6), (5.0, 3.0)), ((2, 1, 0), (2.0, 0.0))]
</code>
В попытках достич своего "идеала" дошел до вот этого:
<code>
res = [list(zip(column, (big, low))) for column, (big, low) in handyStructure]
</code>
С помощью этого я хотел достичь того, чтобы каждому элементу матрицы соответствовал нужная пара <code>
topD</code> и <code>
bottomD</code>. Но на этом этапе результат уже не верен. После того, как достич этого, я думал просто дописать что-то вроде:
<code>
1 if low < elem < big else 0
</code>
Пожалуйста, подскажите.
UPD:
Я достиг того, чего хотел. Вот код:
<code>
zip(*[[1 if low < element < big else 0 for element in column] for column, (big, low) in
zip(zip(*imgAvg), zip(topD, bottomD))])
</code>
Но он слишком громоздкий. Может есть решение покороче?
|
Решение с использованием модуля Numpy:
<code>
import numpy as np # pip install numpy
</code>
сначала создадим Numpy матрицы из обычных матриц:
<code>
m = np.asarray(matrix)
top = np.asarray(topD)
bottom = np.asarray(bottomD)
</code>
решение:
<code>
res = (bottom < m) & (m < top)
</code>
результат:
<code>
In [12]: res
Out[12]:
array([[ True, False, False],
[ True, True, True],
[ True, False, False]])
</code>
или так:
<code>
In [13]: res.astype('int8')
Out[13]:
array([[1, 0, 0],
[1, 1, 1],
[1, 0, 0]], dtype=int8)
</code>
|
22,907 | Несколько вводов в зависимости от переменной
у меня есть переменная, скажем
N = int(input())
как сделать так чтобы вторая переменная, которая использовала бы ввод пользователя, повторялась столько раз, сколько я ввел N
то есть если N = 5, то программа делает еще 5 вводов, если N = 7, то семь
|
Любое количество input() - выход пустая строка или не int()
<code>
N = []
while True:
try:
N.append(int(input()))
except ValueError:
break
print(N)
</code>
|
22,908 | RecycleView с чекбоксами
Как правильно создать RecycleView виджет с чекбоксами?
Если просто во viewclass указать 'CheckBox', то можно заметить, что чекбоксы работают некорректно, а именно при активации одного чекбокса также выделяются некоторые другие
|
Решение от tshirtman:
<code>
from kivy.lang import Builder
from kivy.app import App
from kivy.properties import ListProperty, NumericProperty
KV = '''
#:import RGBA kivy.utils.rgba
<Row@BoxLayout>:
text: ''
rv_key: 0
CheckBox:
active: root.rv_key in app.current_selection
on_active: app.select_row(root.rv_key, self.active)
Label:
text: root.text
FloatLayout:
RecycleView:
size_hint: .8, .8
pos_hint: {'center': (.5, .5)}
data: app.data
viewclass: 'Row'
canvas.before:
Color:
rgba: RGBA('#212121')
Rectangle:
pos: self.pos
size: self.size
RecycleBoxLayout:
orientation: 'vertical'
size: self.minimum_size
size_hint_y: None
default_size_hint: 1, None
default_size: 0, 50
'''
class TestApp(App):
data = ListProperty()
current_selection = ListProperty([])
def build(self):
self.data = [
dict(
text='key {}'.format(i),
rv_key=i,
)
for i in range(100)
]
return Builder.load_string(KV)
def select_row(self, rv_key, active):
if active and rv_key not in self.current_selection:
self.current_selection.append(rv_key)
elif not active and rv_key in self.current_selection:
self.current_selection.remove(rv_key)
if __name__ == '__main__':
TestApp().run()
</code>
Ссылка на гист
|
22,909 | telegram bot.infinity_polling прерывает работку скрипт python
Весь код который находится после строки
<code>
bot.infinity_polling(True)
</code>
не выполняется, а если поместить код самого бота в самый низ скрипта, а исполняемый код вверх, то перестает работать бот, подскажите как решить данную проблему
<code>
import telebot
TOKEN = ""
bot = telebot.TeleBot(TOKEN)
@bot.message_handler(commands=['start'])
def start(message):
sent = bot.send_message(message.chat.id, 'Привет,\nДля изменения объема введи /volume\nДля изменения времени обновления введи /update')
@bot.message_handler(commands=['volume'])
def volume(message):
sent = bot.send_message(message.chat.id, 'Введи объем!')
bot.register_next_step_handler(sent, update_volume)
def update_volume(message):
try:
if(int(message.text)):
bot.send_message(message.chat.id, 'Твой объем обновлен на: {name}'.format(name=message.text))
return message.text
except ValueError:
bot.send_message(message.chat.id, 'Попробуй еще, только на этот раз введи число /volume')
@bot.message_handler(commands=['update'])
def update(message):
sent = bot.send_message(message.chat.id, 'Введи интервал обновления в секундах!')
bot.register_next_step_handler(sent, get_update)
def get_update(message):
try:
if(int(message.text)):
sent = bot.send_message(message.chat.id, 'Интервал обновления изменен на: {name}'.format(name=message.text))
# test(message.text)
except ValueError:
bot.send_message(message.chat.id, 'Попробуй еще, только на этот раз введи число /update')
bot.infinity_polling(True)
print('test')
</code>
|
Судя по коду:
<code>
def infinity_polling(self, *args, **kwargs):
while not self.__stop_polling.is_set():
try:
self.polling(*args, **kwargs)
except Exception as e:
time.sleep(5)
pass
logger.info("Break infinity polling")
</code>
Метод <code>
infinity_polling</code> нужен только для обхода падения бота путем перезапуска его. В обычной ситуации вызывался бы <code>
bot.polling</code>, внутри которого также крутился цикл.
Т.к. этот код вызывает цикл, то все остальные действия ниже него не произойдут пока цикл не завершится.
Если автору нужно параллельно что-то выполнить, то нужно запускать что-то в отдельном потоке, например самого бота -- через вызов <code>
infinity_polling</code>.
Пример можно тут посмотреть.
PS. могу предложить пример отправки той функции бота в поток (не тестировал):
<code>
from threading import Thread
...
# Создаем новый поток и в нем запускаем нашу функцию:
Thread(target=bot.infinity_polling, args=(True,)).start()
</code>
Тогда код после <code>
Thread...</code> будет дальше выполняться.
|
22,910 | Удаление файлов по условию python
Есть список в файле <code>
del.csv</code> который содержащий имена файлов, в таком виде:
<code>
"/usr/local/folder/reports/reports-04010/201603/7991982.pdf"
"/usr/local/folder/reports/reports-04010/201603/7991983.pdf"
"/usr/local/folder/reports/reports-04010/201603/7991985.pdf"
</code>
Необходимо удалить все файлы из <code>
/usr/local/folder/</code>, которых нет в списке
Пока идея заключается в том что бы получить список файлов через <code>
os.listdir</code>, сравнить его с файлом, и удалять файлы по списку из полученного дифа.
Может есть какие то более простые пути решения данной задачи?
|
<code>
import os
for_deletion = {i.strip() for i in open('del.csv')}
for root, dirs, files in os.walk('/usr/local/folder/'):
for name in files:
path = os.path.join(root, name)
if path in for_deletion:
os.remove(path)
</code>
|
22,911 | Как создать архив папки из скрипта python
Хочу создать архив папки через tar из python. Для этого делаю вот что:
<code>
import subprocess
folder_path = '/home/path/to/my/folder'
subprocess.run(['tar', '-cf', 'archive_name.tar', folder_path])
</code>
В принципе, архив создается, но внутри него содержится вся иерархия папок: home -> path -> to -> my -> folder. А как сделать так, чтобы архив содержал только эту папку или, например, то, что лежит в этой папке.
В терминале можно было бы просто перейти для начала в нужную папку, а как так сделать из скрипта не понимаю:
<code>
cd /home/path/to/my
tar -cf archive_name.tar folder
</code>
|
<code>
dir_path = '/home/path/to/my'
dir = 'folder'
subprocess.run(['tar', '-cf', 'archive_name.tar', '-C', dir_path, dir])
</code>
Параметр <code>
-C</code> меняет каталог на заданный.
см. <code>
man tar</code> за подробностями.
|
22,912 | Какую модель ML лучше применить для того, чтобы узнать какие features влияют на результат
Коллеги, здравствуйте!
Хотел бы посоветоваться какую лучше модель ML применять, чтобы узнать влияние features на результат. У меня имеется датасет из финансовых показателей (X) (активы компании, собственный капитал, кредиторская и дебиторская задолженность, выручка, чистая прибыль, издержки и т.д.) и как результат (Y) компания стала банкротом или не стала банкротом.
Я применял XGBooster, но при разных разных параметрах в модели ( к примеру при смене importance type) были совершенно разные features.
Может есть какие-то ML библеотеки/модели, которые могли бы помочь определить какие имеено features влияют сильнее, а какие слабее, а может быть каие-то вообще не влияют...
Заранее спасибо за любые советы, ссылки, рекомендации!
|
Хороший пакет по этой теме "RandomUniformForest". Тема широко раскрыта с необходимыми примерами, функциями и графикой.
Удачи
|
22,913 | Пронумеровать строки, хранящиеся в переменной
Есть строки, которые хранятся в переменной(title_book_risc):
<code>
['влияние организации движения соединенныхгрузовых поездов на повышение пропускной способности участков, электрифицированных на постоянном токе']
['влияние особенностей размещения населения на развитие всм в европе']
['влияние перекоса колесных пар на снижение их жизненного цикла при движении электровоза в криволинейном участке рельсового пути']
['выбор технологии восстановления работоспособности узлов подвижного состава с учетом минимума затрат при условии обеспечения требуемого уровня надежности']
['гравиметрические особенности размещения населения в пределах большого урала']
</code>
Пытаюсь их пронумеровать:
<code>
for i in enumerate(title_book_risc):
print(i)
</code>
Но получается не так, как мне нужно:
<code>
(0, 'влияние организации движения соединенныхгрузовых поездов на повышение пропускной способности участков, электрифицированных на постоянном токе')
(0, 'влияние особенностей размещения населения на развитие всм в европе')
(0, 'влияние перекоса колесных пар на снижение их жизненного цикла при движении электровоза в криволинейном участке рельсового пути')
(0, 'выбор технологии восстановления работоспособности узлов подвижного состава с учетом минимума затрат при условии обеспечения требуемого уровня надежности')
(0, 'гравиметрические особенности размещения населения в пределах большого урала')
</code>
Желаемый результат:
<code>
1['влияние организации движения соединенныхгрузовых поездов на повышение пропускной способности участков, электрифицированных на постоянном токе']
2['влияние особенностей размещения населения на развитие всм в европе']
3['влияние перекоса колесных пар на снижение их жизненного цикла при движении электровоза в криволинейном участке рельсового пути']
4['выбор технологии восстановления работоспособности узлов подвижного состава с учетом минимума затрат при условии обеспечения требуемого уровня надежности']
5['гравиметрические особенности размещения населения в пределах большого урала']
</code>
Подскажите, пожалуйста, как достичь такого итога?
|
<code>
for i in enumerate(title_book_risc):
print(*i)
</code>
|
22,914 | Получить значение текущего пользователя и отобразить в фильтре ModelChoice
<code>
serviceForModal = forms.ModelChoiceField(queryset=Services.objects.filter(owner=),
required=False)
</code>
В QuerySet в фильтре нужно указать, что owner=текущий пользователь
request.session,как я понял, в формах нет. Чем можно заменить?
views.py
<code>
def log_in(request):
if 'username' not in request.session:
return render(request, "login.html", {})
else:
form = AccessesForm(user=request.user)
allAccesses = Accesses.objects.filter(owner=request.session['username'])
allServices = Services.objects.filter(owner=request.session['username'])
return render(request, "index.html",
{'accessForm': form, 'Accesses': allAccesses, 'sForm': ServicesForm,
'Services': allServices})
</code>
forms.py
<code>
class AccessesForm(forms.Form):
title = forms.CharField(max_length=50, min_length=10)
service = forms.ModelChoiceField(queryset=Services.objects.all())
serviceForModal = forms.ModelChoiceField(queryset=Services.objects.all(), required=False)
username = forms.CharField(max_length=50)
usernameForModal = forms.ModelChoiceField(queryset=User.objects.all(), required=False)
password = forms.CharField(min_length=6, max_length=200, widget=forms.PasswordInput)
comment = forms.CharField(max_length=150, min_length=10, required=False)
def __init__(self, *args, **kwargs):
user = kwargs.pop('user', None)
super().__init__(*args, **kwargs)
if user:
self.fields['serviceForModal'].queryset = Services.objects.filter(owner=user)
</code>
index.html
<code>
<p>Выбрать другой сервис:</p>
{{ form.serviceForModal }}
</code>
|
forms.py
<code>
class SomeForm(forms.Form):
service_for_modal = forms.ModelChoiceField(queryset=Services.objects.all(), required=False)
def __init__(self, *args, **kwargs):
user = kwargs.pop('user', None)
super().__init__(*args, **kwargs)
if user:
self.fields['service_for_modal'].queryset = Services.objects.filter(owner=user)
</code>
views.py
<code>
@login_required
def some_view(request):
form = SomeForm(user=request.user)
...
</code>
|
22,915 | На каком типе серверов можно запускать Python скрипты
я давно изучаю python, но вот постигла меня такая проблема...
Я писал программу консольный чат (Клиент-серверный), пишу с помощью модуля <code>
socket</code>.
Всё написал и тут вспомнил что клиент с другого компьютера не сможет подключится к моему приложению ибо у меня только серый ip. Я знаю что белые щяс стоят не дорого но всё-же хотелось бы залить программу-сервер на сервер чтобы она постоянно работала. Кто либо может подсказать какой тип серверов для этого используется и вообще как это провернуть.
|
Можно, конечно, взять выделенный сервер, но если нагрузка не велика, то вполне хватит VDS. Например от Hetzner. Подойдёт даже CX11 за 2,99. Там и IP сразу "белый" будет.
|
22,916 | Как мне открыть дочернее окно в PyQT?
У меня есть программка которая делалась в <code>
QtDesigner</code> и мне нужно чтобы по нажатию кнопки открывалось окно которое тоже сделано в <code>
QtDesigner</code>.
Как мне это реализовать?
|
<code>
def on_click(self):
dialog = AnotherWindow(self)
dialog.show()
</code>
|
22,917 | Tkinter метод insert() у виджета Text
Если запустить этот код, то нумерация будет показана от большего числа к меньшему. Как сделать наоборот - чтобы сначала показывались меньшие цифры?
<code>
from tkinter import *
root=Tk()
def numerac():
i=0
kv=int(kvar_1.get())
n=0
for i in range(kv+1):
if i==0:
continue
n+=1
elif i<10:
vot_1=("0"+str(i)+"\n")*6
n+=1
text_1.insert(0.0,vot_1)
else:
vot_2=(str(i)+"\n")*6
n+=1
text_1.insert(0.0,vot_2)
kvar=Label(root,text='Введите количество квартир:')
kvar.pack()
kvar_1=Entry(root,bd=2)
kvar_1.pack()
enter=Button(root,text='Вывести список', command=numerac)
enter.pack()
text_1=Text(root,height=20,width=50)
text_1.pack()
root.mainloop()
</code>
|
<code>
text_1.insert(END, vot_1)
</code>
И так же для vot_2
|
22,918 | Помогите составить регулярное выражение для вытакскивания даты из текста
Есть следующий текст:
12.03.19 в 10:00 (6 дн.) какой-то другой текст о чём-то очень интересном.
Задача:
Нужно что-бы регулярное выражение вытаскивало из текста фрагмент выделенный в примере жирным. (дата может быть любой)
|
Что если использовать функцию split()
<code>
text.split(" ")[0]
</code>
|
22,919 | Объединение 2-х dataframe с разным кол-вом столбцов по условию
вроде бы банальный вопрос, но не могу решить проблему с объединением 2-х датафреймов с разными кол-вом колонок.
<code>
Df1:
Рег.номер Возраст компании
123 5
456 3.5
789 7
987 4
654 3
DF2:
Рег.номер Возраст компании Год банкротства
123 5 2017
654 3 2018
</code>
Цель прибавить к первому датафрему DF1 второй Df2 и получить следующий результат:
<code>
DF1:
Рег.номер Возраст компании Год банкротства Статус банкрот
123 5 2017 1
456 3.5 0
789 7 0
987 4 0
654 3 2018 1
</code>
Решение мне кажется таким банальным, но у меня выходит полная ерунда.
|
Попробуйте так:
<code>
In [190]: d1.merge(d2, on=['Рег.номер'], how='left')
Out[190]:
Рег.номер Возраст_компании_x Возраст_компании_y Год_банкротства
0 123 5.0 5.0 2017.0
1 456 3.5 NaN NaN
2 789 7.0 NaN NaN
3 987 4.0 NaN NaN
4 654 3.0 3.0 2018.0
</code>
или так:
<code>
In [192]: d1.merge(d2.assign(Возраст_компании=d2['Возраст_компании'].astype('float32')), on=['Рег.номер','Возраст_компании'], how='left')
Out[192]:
Рег.номер Возраст_компании Год_банкротства
0 123 5.0 2017.0
1 456 3.5 NaN
2 789 7.0 NaN
3 987 4.0 NaN
4 654 3.0 2018.0
</code>
UPDATE:
<code>
res = (d1.merge(d2.assign(Возраст_компании=d2['Возраст_компании'].astype('float32')),
on=['Рег.номер','Возраст_компании'],
how='left'))
res['Статус_банкрот'] = res['Год_банкротства'].notna().astype(int)
</code>
Результат:
<code>
In [203]: res
Out[203]:
Рег.номер Возраст_компании Год_банкротства Статус_банкрот
0 123 5.0 2017.0 1
1 456 3.5 NaN 0
2 789 7.0 NaN 0
3 987 4.0 NaN 0
4 654 3.0 2018.0 1
</code>
|
22,920 | Как прочесть определенную строку из текстового файла в Python? [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Учебные задания допустимы в качестве вопросов только при условии, что вы пытались решить их самостоятельно перед тем, как задать вопрос. Пожалуйста, отредактируйте вопрос и укажите, что именно вызвало у вас трудности при решении задачи. Например, приведите код, который вы написали, пытаясь решить задачу
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Есть файл.txt в нем информация на разных строчках, подскажите, есть ли возможность получить информацию из конкретной строчки.
Я хочу в программу выводить случайным образом разные строчки из этого текстового
|
вот попробуй
<code>
import random
bored = []
with open("file.txt", "r") as fin:
www = fin.read()
for string in www.split('\n'):
bored.append(string)
chance = random.choice(bored)
print(chance)
</code>
или так
<code>
import random
print(random.choice(open('file.txt', 'r').read().splitlines()))
</code>
|
22,924 | Переопределить Value в ModelChoiceField. Django
<code>
serviceForModal=forms.ModelChoiceField(queryset=Services.objects.all(), required=False)
</code>
Который генерирует вот такой select
<code>
<option value="6">nikita123</option>
</code>
Мне нужно, чтобы ModelChoiceField генерировал value используя текст, в данном случае "nikia123", а не id.
|
Придётся вместо <code>
ModelChoiceField</code> использовать <code>
ChoiceField</code>:
<code>
CHOICES = ((i.some_field, i.some_field) for i in Services.objects.all())
service_for_modal = forms.ChoiceField(choices=CHOICES, required=False)
</code>
Только надо быть готовым к тому, что после валидации формы, в поле будет не экземпляр модели, а текст из атрибута <code>
value</code> выбранного <code>
option</code>.
|
22,925 | Композиция чисел с нулями(и с ограничениями)
я хочу получить композицию числа с нулями и ограничениями, т.е. изначально есть список с ограничениями на максимум, например <code>
[5,3,4]</code> будет означать что в композиции должно быть минимум 3 числа(нули возможны), и что первое не может быть больше 5и, второе не может быть больше 3ех, третье больше 4ех. И дано число 8 которое, соответственно, по этим правилам надо разложить.
Подскажите где подобные примеры алгоритмов можно найти или каким образом можно реализовать такое.
|
Рекурсивно проходим по каждому уровню, ограничивая слагаемые:
<code>
def compo(n, limits, res):
if len(limits) == 0:
if n == 0:
print(res)
return
for i in range(limits[0] + 1):
compo(n - i, limits[1:], res + str(i) + " ")
compo(8, [5,3,4], "")
1 3 4
2 2 4
2 3 3
3 1 4
3 2 3
3 3 2
4 0 4
4 1 3
4 2 2
4 3 1
5 0 3
5 1 2
5 2 1
5 3 0
</code>
|
22,927 | Python @property помогите разобраться
Собственно не могу с setter-ом разобраться. Т.е. по данному коду если я инициализирую экземпляр класса wall_e со значением -100, то значение у него должно быть 0. По книгам так на практике что то где то не контачит. Может кто сталкивался
<code>
class Robot:
def __init__(self, power):
self._power = power
power = property()
@power.setter
def power(self, value):
if value < 0:
self._power = 0
else:
self._power = value
@power.getter
def power(self):
return self._power
wall_e = Robot(-100)
#wall_e.power = 20
print(wall_e.power)
</code>
|
<code>
def __init__(self, power):
self.power = power
</code>
|
22,929 | Подсчет количества дубликатов
имеется список параметров объекта, например:
<code>
N Событие Исход
123213 Реал Мадрид-Барселона 1
123214 Фиорентина-Аталанта X
123213 Реал Мадрид-Барселона 2
123213 Реал Мадрид-Барселона 1
123215 Венеция-Перуджа X
123213 Реал Мадрид-Барселона 1
</code>
Необходимо посчитать количество дубликатов.
Ожидается, получить что-то вроде этого:
<code>
N Событие 1 X 2
123213 Реал Мадрид-Барселона 3 0 1
123214 Фиорентина-Аталанта 0 1 0
123215 Венеция-Перуджа 0 1 0
</code>
Можно конечно создать список списков (список кортежей и т.д), и при добавлении в него, проверять есть ли полностью идентичный набор, если нет, то добавлять.
А потом подсчитать разновидности наборов.
Может есть более элегантный способ? Может как-то с помощью dataframe в pandas
|
pandas.crosstab:
<code>
import pandas as pd
d = '''123213 Реал Мадрид-Барселона 1
123214 Фиорентина-Аталанта X
123213 Реал Мадрид-Барселона 2
123213 Реал Мадрид-Барселона 1
123215 Венеция-Перуджа X
123213 Реал Мадрид-Барселона 1'''
lol = []
for l in d.splitlines():
t = l.rstrip().split()
lol.append([t[0], ' '.join(t[1:-1]), t[-1]])
print(f'Список списков: {lol}\n')
df = pd.DataFrame(lol, columns=['N', 'Событие', 'Исход'])
print(f'Вход:\n{df}\n')
df = pd.crosstab([df['N'], df['Событие']], df['Исход']).rename_axis(None, axis=1).reset_index()
print(f'Посчитали исходы и перевернули:\n{df}\n')
print(f'Колонки: {df.columns.tolist()}\n')
print(f'Список списков: {df.values.tolist()}')
</code>
Результат:
<code>
Список списков: [['123213', 'Реал Мадрид-Барселона', '1'],
['123214', 'Фиорентина-Аталанта','X'],
['123213', 'Реал Мадрид-Барселона', '2'],
['123213', 'Реал Мадрид-Барселона', '1'],
['123215', 'Венеция-Перуджа', 'X'],
['123213', 'Реал Мадрид-Барселона', '1']]
Вход:
N Событие Исход
0 123213 Реал Мадрид-Барселона 1
1 123214 Фиорентина-Аталанта X
2 123213 Реал Мадрид-Барселона 2
3 123213 Реал Мадрид-Барселона 1
4 123215 Венеция-Перуджа X
5 123213 Реал Мадрид-Барселона 1
Посчитали исходы и перевернули:
N Событие 1 2 X
0 123213 Реал Мадрид-Барселона 3 1 0
1 123214 Фиорентина-Аталанта 0 0 1
2 123215 Венеция-Перуджа 0 0 1
Колонки: ['N', 'Событие', '1', '2', 'X']
Список списков: [['123213', 'Реал Мадрид-Барселона', 3, 1, 0],
['123214', 'Фиорентина-Аталанта', 0, 0, 1],
['123215', 'Венеция-Перуджа', 0, 0, 1]]
</code>
|
22,930 | Перевод тектового формата времени в эпохи Unix
Есть следующие варианты текстового представления времени:
<code>
12.03.2019 в 13:00
14.02.2019 12:00
</code>
Задача:
Требуется перевести тестовый формат времени в эпохи Unix
|
Воспользуйтесь встроенным модулем datetime.
<code>
from datetime import datetime
tik = datetime.strptime('04.03.2019 18:55', '%d.%m.%Y %H:%M')
print(tik.timestamp())
</code>
1551714900.0
|
22,931 | Как узнать номер строки по слову?
Допустим есть файл
"test.txt"
И там есть слово
"word"
На не извесной строке. Как узнать на какой оно строке?
(За ответ буду очень благодарен)
|
Можно читать файл построчно с использованием функции <code>
enumerate()</code>, которая принимает последовательность и номер, с которого начинать подсчет (в данном случае 1, по умолчанию - 0) в качестве аргументов и возвращает на каждом шаге индекс элемента и значение элемента (строка из файла). Для проверки наличия слова в строке пишем <code>
if 'word' in line:</code>
<code>
with open('test.txt') as text_file:
for num, line in enumerate(text_file, 1):
if 'word' in line:
print(num)
</code>
|
22,932 | сортировка списка объектов по полю
В общем, у меня есть список объектов у котовый есть поле-строка. И есть список из таких же полей-строк, отсортированых специальным образом. Как отсортировать список объектов по списку полей-строк?
Пример
Есть три объекта одного класса. Назовём их a,b, c, d. Они хранятся в списке listOfObj
<code>
listOfObj={a,b,c,d}
</code>
У этих объектов есть поле param:
<code>
a.param = g
b.param = k
c.param = k
d.param = f
</code>
Есть отсортирванный список полей
<code>
listOfParams= {f, g, k}
</code>
После сортировки списка объектов должно получиться
<code>
listOfObj={d, a, b, c}
</code>
Можно ли как то использовать метод sorted или же придётся использовать вложенные циклы?
|
Через <code>
sorted</code> можете попробовать как-то так:
<code>
sorted(listOfObj, key=lambda elem: listOfParams.index[elem.param])</code>
Но может лучше этот специальный метод обернуть в функцию и прописать в <code>
key</code> сортировки)
|
22,933 | minmax функция в питоне
Есть ли в питоне синтаксис для minmax функции из других языков?
Надо такое поведение:
<code>
min, max = None, None
if class_1.value < class_2.value:
min, max = class_1, class_2
else:
min, max = class_2, class_1
</code>
|
Можно так:
<code>
min, max = sorted([class_1, class_2], key=lambda x: x.value)
</code>
Функция, соответственно:
<code>
def minmax(a, b):
return sorted([a, b], key=lambda x: x.value)
min, max = minmax(class_1, class_2)
</code>
Но лучше сделать аналогично тому, как у вас в вопросе:
<code>
def minmax(a, b):
return (a, b) if a.value < b.value else (b, a)
</code>
|
22,935 | Вызов метода родительского класса для полей дочернего
У меня есть несколько классов <code>
Class1</code>, <code>
Class2</code> и у них у всех есть метод <code>
get_params()</code>.
Для них я описал интерфейс <code>
Main_class</code> и через конструктор их создаю с одним интерфейсом.
<code>
from abc import ABC, abstractmethod
class Main_class(ABC):
@abstractmethod
def init(self, x, y):
pass
...
class Class1():
def get_params():
...
</code>
Мне не хочется в каждом дочернем классе описывать один и тот же метод. Могу я как то его описать для родительского класса, так чтобы он вызывался для полей дочернего класса?
PS
Задача по сути учебная и связи с реальностью не имеет, просто разбираюсь в работе языка
|
Трюк в том, что в каждом методе первый параметр <code>
self</code> означает текущий объект, вызывавший данный метод.
Соответственно, когда мы пишем, например, <code>
self.abc</code>, то считаем что у объекта, вызвавшего метод есть такое поле:
<code>
from abc import ABC, abstractmethod
class Main_class(ABC):
@abstractmethod
def init(self, x, y):
pass
def get_params(self):
return self.abc, self.foo
class Class1(Main_class):
def __init__(self):
self.abc = 1
self.foo = 'foo'
def init(self, x, y):
pass
obj = Class1()
print(obj.get_params()) # (1, 'foo')
</code>
|
22,936 | Валидация полей django
Сломал всю голову, перечитал кучу документации, но так и не понял, что сделать валидацию полей. Можете натолкнуть на путь истинный?
view.py
<code>
def addAccess(request):
if request.method == 'POST':
frm = AccessesForm(data=request.POST)
if frm.is_valid():
title = request.POST.get('title')
service = request.POST.get('service')
username = request.POST.get('username')
password = request.POST.get('password')
comment = request.POST.get('comment')
Accesses.objects.create(title=title, service=service,
username=username, password=password,
comment=comment, owner=request.session['username'])
frm = AccessesForm()
return HttpResponseRedirect('/')
</code>
forms.py
<code>
from django import forms
from django.core.exceptions import ValidationError
class AccessesForm(forms.Form):
title = forms.CharField(max_length=50)
service = forms.CharField(max_length=50)
username = forms.CharField(max_length=50)
password = forms.CharField(widget=forms.PasswordInput)
comment = forms.CharField(max_length=150)
def clean(self):
cleaned_data = super(AccessesForm, self).clean()
title = cleaned_data.get('title')
# service = cleaned_data.get('service')
# message = cleaned_data.get('message')
if len(title) < 5:
raise ValidationError('Title should be more 5 characters')
</code>
models.py
<code>
from django.db import models
# Create your models here.
class Accesses(models.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
title = models.CharField(max_length=50)
service = models.CharField(max_length=100)
username = models.CharField(max_length=30)
password = models.CharField(max_length=30)
comment = models.CharField(max_length=150, blank=True)
owner = models.CharField(max_length=30)
def __str__(self):
return self.username
</code>
view.py
<code>
def addAccess(request):
if request.method == 'POST':
frm = AccessesForm(data=request.POST)
if frm.is_valid():
title = frm.cleaned_data['title']
service = frm.cleaned_data['service']
username = frm.cleaned_data['username']
password = frm.cleaned_data['password']
comment = frm.cleaned_data['comment']
Accesses.objects.create(title=title, service=service,
username=username, password=password,
comment=comment, owner=request.session['username'])
return HttpResponseRedirect('/')
else:
frm = AccessesForm()
return render(request, 'index.html', {'accessForm': frm})
</code>
|
<code>
def clean_title(self):
# Одно поле
title = self.cleaned_data.get('title', '')
if len(title) < 5:
raise ValidationError('Title should be more 5 characters')
retutn title
def clean(self):
# Вся форма
cleaned_data = super().clean()
# ...
return cleaned_data
</code>
И после <code>
form.is_valid()</code> лучше получать данные через <code>
field = form.cleaned_data['field_name']</code>
<code>
def addAccess(request):
if request.method == 'POST':
frm = AccessesForm(data=request.POST)
if frm.is_valid():
title = frm.cleaned_data['title']
service = frm.cleaned_data['service']
username = frm.cleaned_data['username']
password = frm.cleaned_data['password']
comment = frm.cleaned_data['comment']
Accesses.objects.create(title=title, service=service, username=username, password=password, comment=comment,
owner=request.session['username'])
return HttpResponseRedirect('/')
else:
return render(request, 'index.html', {'accessForm': frm})
return render(request, 'index.html', {'accessForm': AccessesForm()})
</code>
|
22,937 | Автогенерация определенного количества полей ввода
Недавно начал учить питон. Встала следующая задача: необходимо на основе введенной переменной, создать несколько полей ввода (вводится количество слоев материала, а должны вывестись поля, куда можно вписать характеристики каждого слоя). Реально ли это каким-то образом сделать с помощью Tkinter? Заранее благодарен за ответ:)
|
<code>
import tkinter as tk
some_variable = 5
root = tk.Tk()
for n in range(some_variable):
tk.Label(root, text='Автоматически созданное поле №' + str(n)).grid(row=n, column=0)
tk.Entry(root).grid(row=n, column=1)
root.mainloop()
</code>
|
22,938 | Как в django избежать зависания на функции mail.send_mail
Когда я пользуюсь функцией send_mail() из djanog.core.mail, приложение останавливается и ожидает пока ответит указанный сервер почты. Мне это не нравиться и я могу позволить себе не ждать результатов выполнения.
<code>
def index(request):
send_mail('subj','mes','[email protected]',[request.GET.get('email_to')])
return render(request,'index.html')
</code>
Как мне избежать зависания на функции send_mail?
|
Короткий ответ: в теории то что Вы хотите возможно, но есть более правильный вариант.
Наиболее верный вариант.
Django синхронный framework. Для того что бы выполнять почтовые рассылки вы должны использовать очередь (RabbitMQ или аналоги) которая гарантирует сохранность события и smtp сервер для отправки письма.
Threading.
В питоне есть модуль для многопоточного программирования. В теории через него Вы сможете отправлять письма без задержек. Но это довольно опасная дорога, ведь при больших нагрузках на вашем сервере будут создаваться новые потоки для каждого отправления, к тому же в случае аварийного выключения сервера, вы потеряете всю очередь отправки писем.
|
22,940 | неудовлетворяющий вывод при использовании цикла for со списками на Python
окей, если я записываю
<code>
s= ["a", "b", "c"]
f=["aa","bb","cc"]
all_thing=[]
for s in s:
s=s.upper()
all_thing.append(s)
for f in f:
all_thing.append(f)
print(all_thing)
</code>
то мне выдает:
<code>
['A', 'B', 'C', 'aa']
['A', 'B', 'C', 'aa', 'bb']
['A', 'B', 'C', 'aa', 'bb', 'cc']
</code>
а по сути должно быть <code>
['A', 'B', 'C', 'aa', 'bb', 'cc']</code>
подскажите пожалуйста, что я делаю не так.
|
<code>
s= ["a", "b", "c"]
f=["aa","bb","cc"]
all_thing=[]
for s in s:
s=s.upper()
all_thing.append(s)
for f in f:
all_thing.append(f)
print(all_thing) # отступ в этой строке надо убрать
</code>
У вас просто <code>
print</code> три раза выполняется
|
22,942 | Проверка текущей даты на <=
Допустим у нас есть дата разблокировки игрока:
<code>
date_unban = "2023-03-03 15:15:25.501796"
</code>
Как мне проверить если текущая дата меньше или равняется дате разблокировки?
Что то по типу:
<code>
if datetime.datetime.now() <= date_unban
</code>
|
<code>
In [7]: import datetime
In [8]: date_unban = "2023-03-03 15:15:25.501796"
In [9]: py_date = datetime.datetime.strptime(date_unban, '%Y-%m-%d %X.%f')
In [10]: py_date
Out[10]: datetime.datetime(2023, 3, 3, 15, 15, 25, 501796)
In [11]: datetime.datetime.today() <= py_date
Out[11]: True
</code>
datetime.datetime.strptime
Или:
<code>
In [4]: from dateutil.parser import parse # pip install python-dateutil
In [5]: parse(date_unban)
Out[5]: datetime.datetime(2023, 3, 3, 15, 15, 25, 501796)
</code>
|
22,945 | Подсчет частоты вхождения пар значений в строках DataFrame
Всем привет!
Интересует как правильно и красиво написать python code.
Возможно ли для решения ниже приведенной задачи использовать только функции pandas или другие библиотеки и не использовать циклы for/while?
Как написать с помощью for я знаю, но решение мне кажется громозким.
Задача - для всех возможных комбинаций букв AB, AC, ..., XY, XZ, YZ подсчитать в скольких строках встречалась каждая комбинация букв. Буквы в строках предварительно надо отсортировать по возрастанию и по условию задачи буквы в строке не могут повторяться.
Из результата нужно выбрать 10 наиболее часто встречаемых пар букв.
Входные данные
<code>
A, B, J, K
B, E, P, A
R, Z, A, B
K, L, M, A
X, A, J, K
</code>
Результата запроса
<code>
A,B,3
A,J,2
A,K,3
B,J,1
B,K,1
</code>
и т.д.
|
Сначала нам понадобятся все комбинации пар столбцов:
<code>
import numpy as np
import pandas as pd
from itertools import combinations
cc = list(combinations(df.columns,2))
</code>
получилось:
<code>
In [39]: cc
Out[39]: [(0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 2), (1, 3), (2, 3)]
</code>
теперь можно найти все встречающиеся пары букв:
<code>
t = np.concatenate([np.sort(df.loc[:, c], axis=1).sum(1) for c in cc])
</code>
получилось:
<code>
In [43]: t
Out[43]:
array(['AB', 'BE', 'RZ', 'KL', 'AX', 'AJ', 'BP', 'AR', 'KM', 'JX', 'AK', 'AB', 'BR', 'AK', 'KX', 'BJ', 'EP', 'AZ', 'LM', 'AJ', 'BK', 'AE', 'BZ', 'AL', 'AK', 'JK', 'AP', 'AB', 'AM', 'JK'],
dtype=object)
</code>
теперь можно воспользоваться <code>
collections.Counter</code>:
<code>
from collections import Counter
res = Counter(t).most_common(10)
</code>
результат:
<code>
In [46]: res
Out[46]:
[('AB', 3),
('AK', 3),
('AJ', 2),
('JK', 2),
('BE', 1),
('RZ', 1),
('KL', 1),
('AX', 1),
('BP', 1),
('AR', 1)]
</code>
Также можно создать Series из <code>
t</code> и воспользоваться стандартными методами Pandas вместо испольования <code>
collections.Counter</code>:
<code>
s = pd.Series(t)
res = s.groupby(s).size().nlargest(10)
</code>
результат:
<code>
In [49]: res
Out[49]:
AB 3
AK 3
AJ 2
JK 2
AE 1
AL 1
AM 1
AP 1
AR 1
AX 1
dtype: int64
</code>
Исходный DataFrame:
<code>
In [51]: df
Out[51]:
0 1 2 3
0 A B J K
1 B E P A
2 R Z A B
3 K L M A
4 X A J K
</code>
|
22,948 | Как исправить Command "python setup.py egg_info" failed?
Когда пытаюсь запушить на heroku то выдает такую ошибку:
<code>
Complete output from command python setup.py egg_info:
remote: This backport is for Python 2.7 only.
remote:
remote: ----------------------------------------
remote: Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-7w4exzcs/functools32/
remote: ! Push rejected, failed to compile Python app.
remote:
remote: ! Push failed
</code>
|
Либо перенести код на Python 3, либо создать окружение на втором питоне.
Вы же видите:
<code>
This backport is for Python 2.7 only
</code>
На heroku в файле runtime.txt указывается версия питона, насколько мне известно.
|
22,950 | Python. Подзначение словаря
Я получаю словарь с информацией. Вот отрывок кода:
<code>
{
"id": 241623849,
"first_name": "Екатерина",
"last_name": "Миглан",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true,
"city": {
"id": 244,
"title": "Витебск"
}
</code>
Вот таким образом я получаю параметр город(по фамилии):
<code>
dv = {item.get('last_name'): item.get('city') for item in ju['profiles']}
</code>
Это работает, но выдаёт 2 значения: id и title, подскажите как заставить выудить именно title, без id.
|
Использовать метод <code>
get</code> возвращёнyого словаря
<code>
{item.get('last_name'): item.get('city').get('title') for item in ju['profiles'] if 'city' in item}
</code>
|
22,953 | Что означает item? [дубликат]
На этот вопрос уже даны ответы здесь:
Объясните как работает цикл for
(2 ответа)
Закрыт 4 года назад.
<code>
chars = [ 'A' ,'B' , 'C' ]
print('\nElements:\t' , end = ' ' )
for item in chars :
print( item , end = ' ' )
</code>
Объясните, пожалуйста, как это работает.
Я вообще не понимаю, что значит "item", и откуда оно вообще взялось, этого элемента ведь нет в списке. Эта какая-то функция языка?
|
<code>
item</code> - это переменная, в которой на каждой итерации оказывается элемент списка (<code>
list</code>) <code>
chars</code>.
<code>
for item in chars</code> - цикл по элементам массива <code>
chars</code> (1-ая итерация - <code>
item='A'</code>, 2-ая итерация - <code>
item='B'</code> и тд. )
<code>
print</code> - функция вывода на экран, которая на каждой итерации будет выводить один элемент списка (<code>
item</code>) и пробел за ним (тут указан <code>
end=' '</code>, по умолчанию <code>
end='\n'</code>)
В результате выполнения кода будет выведено:
<code>
Elements: A B C
</code>
|
22,954 | Python.Получение связки значений из словаря
Есть словарь, который я получаю. Я хочу сделать некий поисковик по этому словарю, что бы вытягивать значение по фамилии, то есть пишу Фамилию, а он мне отвечает может ли кикать и закрыт ли доступ
<code>
{
"response": {
"items": [{
"member_id": 489569031,
"join_date": 1544905304,
"invited_by": 489569031,
"is_owner": true,
"is_admin": true
}, {
"member_id": 344648652,
"join_date": 1531169722,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 381682064,
"join_date": 1532985294,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 419089414,
"join_date": 1535742950,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 287329435,
"join_date": 1536594760,
"invited_by": 198805760,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 217899126,
"join_date": 1536941326,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 465182958,
"join_date": 1537046652,
"invited_by": 86424744,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 500599465,
"join_date": 1538339905,
"invited_by": 399364630,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 409024435,
"join_date": 1539865633,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": -158645511,
"join_date": 1541260188,
"invited_by": 489569031,
"is_admin": true
}, {
"member_id": -164919759,
"join_date": 1541316613,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 311390634,
"join_date": 1541417307,
"invited_by": 86424744,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 228035883,
"join_date": 1541694910,
"invited_by": 86424744,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 221931093,
"join_date": 1541770108,
"invited_by": 404406475,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 313737714,
"join_date": 1541777175,
"invited_by": 274084524,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 257019930,
"join_date": 1541890222,
"invited_by": 393022853,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 445802546,
"join_date": 1541939915,
"invited_by": 404406475,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 464663057,
"join_date": 1542035043,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 516646415,
"join_date": 1542086847,
"invited_by": 471719269,
"can_kick": true
}, {
"member_id": -170393012,
"join_date": 1542115788,
"invited_by": 489569031,
"is_admin": true
}, {
"member_id": 385151846,
"join_date": 1542117016,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 264428385,
"join_date": 1542117016,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 477782687,
"join_date": 1542118822,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 297341004,
"join_date": 1542119912,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 241623849,
"join_date": 1542120566,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 477668427,
"join_date": 1542178001,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 336105345,
"join_date": 1542178658,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 354433435,
"join_date": 1542265306,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 225029234,
"join_date": 1542267798,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 175847569,
"join_date": 1542275877,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 222069293,
"join_date": 1542298180,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 472230765,
"join_date": 1542532303,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 442398334,
"join_date": 1543002679,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 518841423,
"join_date": 1543409271,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 393022853,
"join_date": 1544204017,
"invited_by": 404406475,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 509255053,
"join_date": 1544346308,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 516302950,
"join_date": 1544348850,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 282764885,
"join_date": 1544459590,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 317455062,
"join_date": 1544459590,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 521124632,
"join_date": 1544628159,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 451593529,
"join_date": 1544803703,
"invited_by": 445837958,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 323934047,
"join_date": 1544849876,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 515067665,
"join_date": 1544852327,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 435500129,
"join_date": 1544889496,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 419314962,
"join_date": 1544893131,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": -153955265,
"join_date": 1544900236,
"invited_by": 489569031,
"is_admin": true
}, {
"member_id": 512013967,
"join_date": 1545035258,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 259950884,
"join_date": 1545035258,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 470347743,
"join_date": 1545052973,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 522013902,
"join_date": 1545233726,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 297765047,
"join_date": 1545271520,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 333965337,
"join_date": 1545485316,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 399364630,
"join_date": 1545505542,
"invited_by": 404406475,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 281499908,
"join_date": 1545565304,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 405738595,
"join_date": 1545654689,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 430239264,
"join_date": 1545668435,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 347117260,
"join_date": 1545751966,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 247767981,
"join_date": 1545819914,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 380168421,
"join_date": 1545980788,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 192683201,
"join_date": 1546005285,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 360583103,
"join_date": 1546020152,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 262541003,
"join_date": 1546076963,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 338165202,
"join_date": 1546089652,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 395259174,
"join_date": 1546196614,
"invited_by": 404406475,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 177402368,
"join_date": 1546292748,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 453795933,
"join_date": 1546529265,
"invited_by": 279632309,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 409273019,
"join_date": 1546697905,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 373788989,
"join_date": 1546799624,
"invited_by": 475242078,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 263430103,
"join_date": 1546801381,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 513801035,
"join_date": 1546898914,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 355202437,
"join_date": 1547128482,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 500144925,
"join_date": 1547128482,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 198805760,
"join_date": 1547144100,
"invited_by": 404406475,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 514240571,
"join_date": 1547403933,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 221400876,
"join_date": 1547803664,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 505814050,
"join_date": 1548145245,
"invited_by": 324505394,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 442881387,
"join_date": 1548154259,
"invited_by": 505814050,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 254582621,
"join_date": 1549479193,
"invited_by": 217899126,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 404406475,
"join_date": 1550237369,
"invited_by": 86424744,
"can_kick": true
}, {
"member_id": -178999519,
"join_date": 1551361173,
"invited_by": 489569031,
"is_admin": true
}, {
"member_id": 530746886,
"join_date": 1551361590,
"invited_by": 489569031,
"is_admin": true
}, {
"member_id": 378213426,
"join_date": 1551373711,
"invited_by": 341911892,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 438622646,
"join_date": 1551374960,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 519010947,
"join_date": 1551375291,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 386990493,
"join_date": 1551383650,
"invited_by": 254582621,
"can_kick": true
}],
"count": 85,
"profiles": [{
"id": 86424744,
"first_name": "Танечка",
"last_name": "Чернова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 175847569,
"first_name": "Лена",
"last_name": "Филипченко",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 177402368,
"first_name": "Александра",
"last_name": "Богданова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 192683201,
"first_name": "Мария",
"last_name": "Чернякова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 198805760,
"first_name": "Мариам",
"last_name": "Булгадарян",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 217899126,
"first_name": "Святослав",
"last_name": "Беликов",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 221400876,
"first_name": "Angelina",
"last_name": "Maylik",
"deactivated": "banned"
}, {
"id": 221931093,
"first_name": "Лукерья",
"last_name": "Ландсберг",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 222069293,
"first_name": "Эля",
"last_name": "Биктимирова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 225029234,
"first_name": "Елизавета",
"last_name": "Емельянова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 228035883,
"first_name": "Даша",
"last_name": "Лубская",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 241623849,
"first_name": "Екатерина",
"last_name": "Миглан",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 247767981,
"first_name": "Юлия",
"last_name": "Александрова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 254582621,
"first_name": "Настя",
"last_name": "Склокина",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 257019930,
"first_name": "Роман",
"last_name": "Саглаев",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 259950884,
"first_name": "Лидия",
"last_name": "Никитина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 262541003,
"first_name": "Евгения",
"last_name": "Разунаева",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 263430103,
"first_name": "Алина",
"last_name": "Андреева",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 264428385,
"first_name": "Ангелина",
"last_name": "Дмитриева",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 274084524,
"first_name": "Инга",
"last_name": "Золотых",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 279632309,
"first_name": "Ксения",
"last_name": "Майская",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 281499908,
"first_name": "Ксения",
"last_name": "Иванова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 282764885,
"first_name": "Карина",
"last_name": "Соколова",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 287329435,
"first_name": "Валерия",
"last_name": "Кирейкина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 297341004,
"first_name": "Валерия",
"last_name": "Темникова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 297765047,
"first_name": "Катя",
"last_name": "Демьянова",
"deactivated": "deleted"
}, {
"id": 311390634,
"first_name": "Александра",
"last_name": "Любимова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 313737714,
"first_name": "Анастасия",
"last_name": "Ершова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 317455062,
"first_name": "Зайнаб",
"last_name": "Мирова",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 323934047,
"first_name": "Полина",
"last_name": "Данцева",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 324505394,
"first_name": "Катюша",
"last_name": "Строкова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 333965337,
"first_name": "Вилена",
"last_name": "Харитонова",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 336105345,
"first_name": "Ксения",
"last_name": "Богатикова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 338165202,
"first_name": "Ксения",
"last_name": "Данилова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 341911892,
"first_name": "Александр",
"last_name": "Измайлов",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 344648652,
"first_name": "Маша",
"last_name": "Барковская",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 347117260,
"first_name": "Юля",
"last_name": "Щепёткина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 354433435,
"first_name": "Лия",
"last_name": "Соловей",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 355202437,
"first_name": "Анастасия",
"last_name": "Хоменко",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 360583103,
"first_name": "Мирей",
"last_name": "Кабулова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 373788989,
"first_name": "Инна",
"last_name": "Иванова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 378213426,
"first_name": "Софа",
"last_name": "Девина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 380168421,
"first_name": "Фаина",
"last_name": "Тимохина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 381682064,
"first_name": "Ностя",
"last_name": "Литовченко",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 385151846,
"first_name": "Полина",
"last_name": "Андерсон",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 386990493,
"first_name": "Виктория",
"last_name": "Карасик",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 393022853,
"first_name": "Ева",
"last_name": "Гельтман",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 395259174,
"first_name": "Алина",
"last_name": "Исакович",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 399364630,
"first_name": "Амина",
"last_name": "Белка",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 404406475,
"first_name": "Данил",
"last_name": "Лис",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 405738595,
"first_name": "Агата",
"last_name": "Шнайдер",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 409024435,
"first_name": "Варвара",
"last_name": "Небесная",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 409273019,
"first_name": "Александра",
"last_name": "Чистякова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 419089414,
"first_name": "Анастасия",
"last_name": "Ступина",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 419314962,
"first_name": "Анастасия",
"last_name": "Насибулина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 430239264,
"first_name": "Александра",
"last_name": "Кошкина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 435500129,
"first_name": "Елизавета",
"last_name": "Шевцова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 438622646,
"first_name": "Дарья",
"last_name": "Булка",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 442398334,
"first_name": "Юля",
"last_name": "Мечникова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 442881387,
"first_name": "Mr",
"last_name": "Barmaley",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 445802546,
"first_name": "Денис",
"last_name": "Яббаров",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 445837958,
"first_name": "Ангелина",
"last_name": "Сверинова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 451593529,
"first_name": "Ева",
"last_name": "Абрамова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 453795933,
"first_name": "Анастасия",
"last_name": "Малиновская",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 464663057,
"first_name": "Кристина",
"last_name": "Савченко",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 465182958,
"first_name": "Даша",
"last_name": "Воробьева",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 470347743,
"first_name": "Анастасия",
"last_name": "Щёголева",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 471719269,
"first_name": "Нелли",
"last_name": "Хххххххх",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 472230765,
"first_name": "Анастасия",
"last_name": "Андронова",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 475242078,
"first_name": "Татьяна",
"last_name": "Самуйлова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 477668427,
"first_name": "Юлия",
"last_name": "Бондарь",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 477782687,
"first_name": "Алексей",
"last_name": "Тронев",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 489569031,
"first_name": "Павел",
"last_name": "Чёрный",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 500144925,
"first_name": "Zhanel",
"last_name": "Ospanova",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 500599465,
"first_name": "No",
"last_name": "Name",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 505814050,
"first_name": "Богдан",
"last_name": "Король",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 509255053,
"first_name": "Женя",
"last_name": "Кирова",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 512013967,
"first_name": "Ксения",
"last_name": "Евсеева",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 513801035,
"first_name": "Yulia",
"last_name": "Yachislava",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 514240571,
"first_name": "Karina",
"last_name": "Alieva",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 515067665,
"first_name": "Динара",
"last_name": "Миласс",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 516302950,
"first_name": "Лера",
"last_name": "Тимурова",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 516646415,
"first_name": "Ишемия",
"last_name": "Итиносе",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 518841423,
"first_name": "Елизавета",
"last_name": "Карнелина",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 519010947,
"first_name": "Анатолий",
"last_name": "Плотников",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 521124632,
"first_name": "Карина",
"last_name": "Филипова",
"is_closed": true,
"can_access_closed": false
}, {
"id": 522013902,
"first_name": "Олеся",
"last_name": "Покровская",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}, {
"id": 530746886,
"first_name": "West",
"last_name": "Side",
"is_closed": false,
"can_access_closed": true
}],
"groups": [{
"id": 153955265,
"name": "Чат-менеджер",
"screen_name": "cm",
"is_closed": 0,
"type": "group",
"is_admin": 0,
"is_member": 0,
"is_advertiser": 0,
"photo_50": "httsun1-19.u...SOz083NH8.jpg?ava=1",
"photo_100": "ht/sun1-8.us...kv6mXxcy8.jpg?ava=1",
"photo_200": "htun1-10.u...AOMBTEtd4.jpg?ava=1"
}, {
"id": 158645511,
"name": "Мия Лютая",
"screen_name": "miyabot",
"is_closed": 0,
"type": "group",
"is_admin": 0,
"is_member": 0,
"is_advertiser": 0,
"photo_50": "htun1-15.u...mb7zT89ts.jpg?ava=1",
"photo_100": "htt/sun1-9.us...Fks2Q7J1E.jpg?ava=1",
"photo_200": "htt1-9.us...TxUr_Eo58.jpg?ava=1"
}, {
"id": 164919759,
"name": "Бот для перевода голосовых сообщений в текст",
"screen_name": "vkvoicebot",
"is_closed": 0,
"type": "page",
"is_admin": 0,
"is_member": 0,
"is_advertiser": 0,
"photo_50": "htun1-13.u...zgXM7yVfk.jpg?ava=1",
"photo_100": "htsun1-2.us...ELQuVLaXY.jpg?ava=1",
"photo_200": "htt11.u...H0y-NPnYs.jpg?ava=1"
}, {
"id": 170393012,
"name": "Кай",
"screen_name": "manager_kai",
"is_closed": 0,
"type": "group",
"is_admin": 0,
"is_member": 0,
"is_advertiser": 0,
"photo_50": "htsun1-11.u...AKr_Lf6GM.jpg?ava=1",
"photo_100": "httpsun1-1.us...QmHBg6ao8.jpg?ava=1",
"photo_200": "httun1-3.us...PGG0UPeZI.jpg?ava=1"
}, {
"id": 178999519,
"name": "Meow Manager",
"screen_name": "club178999519",
"is_closed": 0,
"type": "group",
"is_admin": 1,
"admin_level": 3,
"is_member": 1,
"is_advertiser": 1,
"photo_50": "htt.us...gGIBf-jzc.jpg?ava=1",
"photo_100": "htt.280i6H16M.jpg?ava=1",
"photo_200": "ht//su6rNE.jpg?ava=1"
}]
}
}
</code>
Вот так я заставил его проверять, есть ли такая фамилия вообще в списке:
<code>
fam = input()
ju = vk_session.method('messages.getConversationMembers',{'peer_id': 2000000001,'fields': 'last_name'})
ds = [item['last_name'] for item in ju['profiles']]
if fam in ds:
print('+')
else:
print ('Этот человек не в списке')
</code>
Но я появился вопрос, как заставить его дальше подчерпнуть конкретные соседние данные, а не просто из всего списка.
Я попробовал вывести два значения у всех вот таким образом
<code>
for profile in ju['profiles']: print(profile['last_name'])+print(profile['is_closed'])
</code>
Но после первой пары произошла ошибка: Exception has occurred: TypeError
unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'NoneType'
Не могу понять, как же выудить второе значение по первому значению(фамилия(
|
Можно создать словарь с фамилиями в качестве ключей и со значениями <code>
is_closed</code>:
<code>
ds = {item.get('last_name'): item.get('is_closed') for item in ju['profiles']}
</code>
Теперь можем получать из словаря значение <code>
is_closed</code> по фамилии:
<code>
print(ds[fam])
</code>
|
22,955 | Почему не показывает нужную кодировку из csv? Python 3
Загружаю csv файл в кодировке utf-8 (кодировку поставил через notepad++).
При открытии файла csv и вывода строки показывает это:
Длина:Стандартный (L)
а должен это:
Длина:Удлиненный (L)
<code>
with open("./xls/mainCSV_utf.csv") as f_obj:
read_csv(f_obj)
def read_csv(f_obj)
reader = csv.DictReader(file_obj, delimiter=';')
for line in reader:
print(line["value"])
</code>
|
Нужно указать кодировку файла при его открытии
<code>
with open("./xls/mainCSV_utf.csv", encoding='utf-8') as f_obj:
</code>
или будет использована системная. В случае несовпадения системной с фактической, получите кракозябры.
|
22,956 | Суммирование значений столбца для каждой группы и вывод группы с максимальным значением
Бьюсь с одной проблемой уже не первый час. У меня есть признак <code>
hour</code> часы(его я создал в скрипте в коде это есть) и есть признак <code>
views</code> просмотры. Мне необходимо определить действительно ли опубликованные статьи в 12 часов дня набирают больше всего просмотров? Всего часов у меня в признаке <code>
hour</code> от 0 до 23.
Выполняю следующие действия:
<code>
df[(df['hour'] == 12)]['views'].value_counts().max()
</code>
и мне выдаёт ответ 94.
Далее выполняю:
<code>
df[(df['hour'] == 13)]['views'].value_counts().max()
</code>
и вижу что уже 99.
Таким образом задачу я решил))) ответил на вопрос что статьи опубликованные в 12 часов дня не набирают больше всего просмотров. Но решил я путем того что вручную менял значение времени в скрипте. Подскажите пожалуйста как можно это выполнить без этого ручного перегона?
Вот весь исполняемый скрипт:
<code>
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('howpop_train.csv')
#Избавимся сразу от переменных, названия которых заканчиваются на _lognorm
df.drop(filter(lambda c: c.endswith('_lognorm'), df.columns),
axis = 1, # axis = 1: столбцы
inplace = True) # избавляет от необходимости сохранять датасет
#Создадим несколько столбцов на основе данных о времени публикации:
df['published'] = pd.to_datetime(df.published, yearfirst = True)
df['year'] = [d.year for d in df.published]
df['month'] = [d.month for d in df.published]
df['dayofweek'] = [d.isoweekday() for d in df.published]
df['hour'] = [d.hour for d in df.published]
#СТРОКА КОДА КОТОРАЯ РЕШАЕТ ПОСТАВЛЕННЫЙ ВОПРОС
df_mode_public = df[(df['hour'] == 12)]['views'].value_counts().max()
print(df_mode_public)
</code>
|
<code>
value_counts()</code> считает не сумму значений, а количество элементов - например, можно посчитать количество троек.
У меня получилось, что статьи опубликованные в 12 часов дня имеют больше всего просмотров. Я использовал ваш код и дальше сгруппировал датафрейм по часам и просуммировал просмотры в каждой группе.
<code>
views = df.groupby('hour')['views'].sum()
</code>
Результат:
<code>
hour
0 71574141
1 55793066
2 39370785
3 28620488
4 22746228
5 14653279
6 22379317
7 27457105
8 40356336
9 82958032
10 128170279
11 160061962
12 177152709
13 171944260
14 165019258
15 151460266
16 156445444
17 136846168
18 124982145
19 105027594
20 95351805
21 83486794
22 86409148
23 82567593
Name: views, dtype: int64
</code>
И нахождение максимального значения:
<code>
views.nlargest(1)
</code>
Результат:
<code>
hour
12 177152709
Name: views, dtype: int64
</code>
|
22,957 | Как написать периодически выполняемую функцию для бота?
Хочу добавить в telegram бота функцию, с помощью которой он сможет в определенное время раз в сутки отправлять пользователю какой-то текст, вот пример:
<code>
now = datetime.datetime.now()
today = now.day
hour = round(now.hour, 2)
while True:
if today == now.day and (hour > 22.00 and hour < 23.00):
bot.send_message(CHAT_ID, random.choice(welcomes))
today += 1
else:
time.sleep(3600)
</code>
Этот код не работает, он полностью перекрывает весь остальной функционал. Подскажите , как можно реализовать такую цикличную функцию,или же исправить эту?
|
Создайте отдельный поток и в нем выполняйте ваш цикличный код:
<code>
from threading import Thread
import datetime
import time
import random
WELCOMES = [...]
CHAT_ID = ...
def schedule_loop(bot):
now = datetime.datetime.now()
hour = now.hour
print('hour:', hour)
while True:
if hour in [22, 23]:
bot.send_message(CHAT_ID, random.choice(WELCOMES))
time.sleep(3600)
bot = ...
# Создаем новый поток и в нем запускаем нашу функцию:
Thread(target=schedule_loop, args=(bot,)).start()
</code>
|
22,959 | Как указать в Python чтобы аргументом функции был именно список
Когда я передаю аргумент в функцию, как я понимаю, функция не понимает с каким именно типом данных я хочу работать. Суть вопроса в том, могу ли я указать явно, чтобы в функцию в качестве аргумента передавался именно список/словарь/кортеж... и в теле функции я работал именно со списком/словарем/кортежем...?
Вот что у меня получается:
<code>
def print_magicians (magicians):
for magician in magicians:
print(magician)
def great_magicians (magicians):
for i in range(len(magicians)):
temp = magicians[i]
magicians[i] = "Great " + temp
magicians_list = ["Гудини", "Коперфильд", "Блейн"]
print_magicians(magicians_list)
great_magicians(magicians_list)
print_magicians(magicians_list)
</code>
Функции def great_magicians (magicians) я в качестве аргумента принимает или ожидает любой тип данных (не знаю как правильно выразиться) и в итоге не могу с ним работать как со списком (вызывать его методы). А если, допустим, туда передадут не в качестве аргумента не список, а строку или число, то что получиться ? После Си подобных языков в которых была строгая типизация не очень все понятно.
|
Вам нужен @functools.singledispatch
<code>
from functools import singledispatch
@singledispatch
def main(args):
raise TypeError("Unacceptable data type")
@main.register(dict)
def _(args):
print("That\'s dict!", args)
@main.register(list)
def _(args):
print("That\'s list!", args)
main({1: 2})
main([1, 2])
main(10)
</code>
Вывод:
<code>
That's dict! {1: 2}
Traceback (most recent call last):
That's list! [1, 2]
File "C:/Users/ypank/py_proj/main.py", line 21, in <module>
main(10)
File "C:\Users\ypank\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\functools.py", line 803, in wrapper
return dispatch(args[0].__class__)(*args, **kw)
File "C:/Users/ypank/py_proj/main.py", line 6, in main
raise TypeError("Unacceptable data type")
TypeError: Unacceptable data type
</code>
|
22,962 | Python Tornado не могу понять как правильно оформить coroutine в новом стиле (async/await). По новому не работает
Добрый день господа программисты прошу помощи. Сам что то не могу разобраться. Честно пробовал это сделать, поратил полдня и не получилось.
У меня есть код socket-клиента и он работает так как я хочу, но в нем я использую (from tornado import gen и @gen.coroutine). А это не рекомендуется введите сюда описание ссылки
Native coroutines are the recommended form whenever possible. Only use decoratedcoroutines when compatibility with older versions of Python is required.
Вот код моего клиента:
<code>
from tornado.ioloop import IOLoop, PeriodicCallback
from tornado import gen
from tornado.websocket import websocket_connect
import time
class Client(object):
def __init__(self, url, timeout):
self.url = url
self.timeout = timeout
self.ioloop = IOLoop.instance()
self.ws = None
self.connect()
PeriodicCallback(self.keep_alive,1000).start()
#PeriodicCallback(self.keep_alive, 20000, io_loop=self.ioloop).start()
self.ioloop.start()
@gen.coroutine
def connect(self):
print ("trying to connect")
try:
self.ws = yield websocket_connect(self.url)
except Exception:
print ("connection error")
else:
print ("connected")
self.run()
@gen.coroutine
def run(self):
while True:
msg = yield self.ws.read_message()
if msg is None:
print ("connection closed")
self.ws = None
break
print("from server: {}".format(msg))
def keep_alive(self):
if self.ws is None:
self.connect()
else:
self.ws.write_message("Hello")
def report():
try:
if time.time() - report.T > 2:
report.T = time.time()
print (round(report.T-report.start_value))
except AttributeError:
report.T = time.time()
report.start_value = time.time()
if __name__ == "__main__":
PeriodicCallback(report,100).start()
client = Client("ws://localhost:8881", 5)
</code>
И теперь я захотел модифицировать код клиента согласно новым правилам принятым в Python 3.7.
У меня получилось вот что:
<code>
from tornado.ioloop import IOLoop, PeriodicCallback
from tornado.websocket import websocket_connect
import time
class Client(object):
def __init__(self, url, timeout):
self.url = url
self.timeout = timeout
self.ioloop = IOLoop.instance()
self.ws = None
self.connect()
PeriodicCallback(self.keep_alive,1000).start()
#PeriodicCallback(self.keep_alive, 20000, io_loop=self.ioloop).start()
self.ioloop.start()
async def connect(self):
print ("trying to connect")
try:
self.ws = await websocket_connect(self.url)
return self.ws
except Exception:
print ("connection error")
else:
print ("connected")
self.run()
async def run(self):
while True:
msg = await self.ws.read_message()
if msg is None:
print ("connection closed")
self.ws = None
break
print("from server: {}".format(msg))
def keep_alive(self):
if self.ws is None:
self.connect()
else:
self.ws.write_message("Hello")
def report():
try:
if time.time() - report.T > 2:
report.T = time.time()
print (round(report.T-report.start_value))
except AttributeError:
report.T = time.time()
report.start_value = time.time()
if __name__ == "__main__":
PeriodicCallback(report,100).start()
client = Client("ws://localhost:8881", 5)
</code>
Но, вот, после такой модификации мой код перестал работать.
И вот что я вижу в консоле.
<code>
PS C:\workspace_ilya\polyna> cd 'c:\workspace_ilya\polyna'; ${env:PYTHONIOENCODING}='UTF-8'; ${env:PYTHONUNBUFFERED}='1'; & 'C:\Users\BenisovichIS\AppData\Local\Programs\Python\Python37\python.exe' 'c:\Users\BenisovichIS\.vscode-insiders\extensions\ms-python.python-2019.1.0\pythonFiles\ptvsd_launcher.py' '--default' '--client' '--host' 'localhost' '--port' '52425' 'C:\workspace_ilya\sandbox\tornado_client_1.py'
C:\workspace_ilya\sandbox\tornado_client_1.py:15: RuntimeWarning: coroutine 'Client.connect' was never awaited
self.connect()
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
C:\workspace_ilya\sandbox\tornado_client_1.py:43: RuntimeWarning: coroutine 'Client.connect' was never awaited
self.connect()
RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback
2
4
6
8
</code>
Под дебаггером я вижу, что программа в мою ф-цию connect() вообще не заходит.
Странно почему так происходит.
Ребята объясните мне пожалуйста почему так происходит, если вам не сложно?
|
Запуск клиента при инициализации - не очень хорошая идея. Эту часть я бы перенес в конец файла.
Выполнение async функции создает объект, который ещё не исполнен, который можно передать разным исполнителям или запустить на главной очереди (тут asyncio_loop, ioloop - это обертка). Выражение create_task ставит выполнение функции на следующую итерацию loop. Потом self.ioloop.start() начинает крутить очередь и корутина выполнится.
Можно попробовать так ( loop.run_until_complete не подойдет так как блокирует):
<code>
self.ioloop.asyncio_loop.create_task(self.connect())
</code>
Можно ещё запустить connect через <code>
asyncio.ensure_future(self.connect()).add_done_callback(fu)</code>, но не уверен что это легально в торнадо.
Посмотрите ещё IOLoop.add_future()
И вызов корутины из корутины должен выполняться через await.
<code>
await self.run()
</code>
<code>
await</code> прерывает выполнение текущей корутины, ставит в очередь новую корутину. Как только она выполнится выполнение текущей возобновится.
|
22,963 | Как подать массив данных Y из обучающей выборки на вход классифирующей модели?
Есть модель, нужно подать данные (массив входных и выходных значений) так, чтобы модель классифицировала данные, и указать нужную функцию активации на последнем слое и функцию потерь. То же самое сделать для Унитарно кодированного вектора на выходном массиве данных.
(<code>
[0,0,1]</code> первое значение, <code>
[0,1,0]</code> второе значение, <code>
[1,0,0]</code> третье значение)
Во всех статьях и книгах данные загружаются уже готовые из репозиториев, но если создавать собственные данные то возникает проблема.
<code>
import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Dense, Activation
from sklearn import preprocessing
model=Sequential()
X = np.array([[40, 80, 30, 60], [100, 40, 20, 80], [90, 190, 10, 15]])
Y = np.array([[0], [1], [2]])
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_shape=(X.shape[1],)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(16))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(3))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adamax', metrics=['mae'])
model.fit(X,Y,batch_size=3,epochs=1000,
verbose=1)
a=np.array([40, 80, 30, 60]);
reshy =a.reshape((1,- 1))
print("test")
print(reshy)
prediction = model.predict(reshy)
print('prediction')
print(prediction)
</code>
|
То что вы пытаетесь сделать называется <code>
Multilabel Classification</code>. В этом случае массив <code>
Y</code> необходимо преобразовать к <code>
One-Hot-Encoded</code> виду:
<code>
from keras.utils import to_categorical
Y = to_categorical(Y)
</code>
чтобы получилось:
<code>
In [76]: Y
Out[76]:
array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]], dtype=float32)
</code>
Кроме этого надо будет изменить архитектуру НС:
<code>
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_shape=(X.shape[1],), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(20, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Adamax', metrics=['acc'])
</code>
NOTE: обратите внимание на <code>
loss</code>-function: <code>
loss='categorical_crossentropy'</code> и функцию активации на последнем слое: <code>
activation='softmax'</code>.
Вывод:
<code>
...
Epoch 47/50
3/3 [==============================] - 0s 0us/step - loss: 0.3294 - acc: 1.0000
Epoch 48/50
3/3 [==============================] - 0s 0us/step - loss: 0.3226 - acc: 1.0000
Epoch 49/50
3/3 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3158 - acc: 1.0000
Epoch 50/50
3/3 [==============================] - 0s 0us/step - loss: 0.3091 - acc: 1.0000
test
[[40 80 30 60]]
prediction
[[0.5021875 0.297052 0.20076045]]
</code>
Весь код:
<code>
import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Dense, Activation, BatchNormalization
from sklearn import preprocessing
model=Sequential()
X = np.array([[40, 80, 30, 60], [100, 40, 20, 80], [90, 190, 10, 15]])
Y = np.array([[0], [1], [2]])
Y = to_categorical(Y)
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_shape=(X.shape[1],), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(20, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Adamax', metrics=['acc'])
model.fit(X,Y,batch_size=3,epochs=100,
verbose=1)
a=np.array([40, 80, 30, 60]);
reshy =a.reshape((1,- 1))
print("test")
print(reshy)
prediction = model.predict(reshy)
print('prediction')
print(prediction)</code>
|
22,965 | Создать DataFrame с десятью столбцами из списка с 1150 элементами
Имеется список из 1150 элементов и готовый датафрейм с 10 столбцами. Необходимо вбить 1-ый, 11-ый, 21-ый, и так далее элемент в первый столбец датафрейма; 2-ой, 12-ый и тд во второй столбец, аналогично с остальными элементами.
<code>
data = pd.DataFrame(columns = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']) #готовый датафрейм
resultlist = ['71', '45', '18', '77', '64', 'Moy', '12', '92', '21' ...] #список
</code>
|
После преобразования списка в Numpy array, его можно легко трансформировать в 2D матрицу с десятью столбцами:
<code>
import numpy as np
import pandas as pd
In [32]: lst = list(range(1, 1151))
In [33]: df = pd.DataFrame(np.array(lst).reshape(-1, 10))
In [34]: df
Out[34]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
3 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
4 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
5 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
6 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
7 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
8 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
9 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
105 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060
106 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070
107 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080
108 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090
109 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100
110 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110
111 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120
112 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130
113 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140
114 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150
[115 rows x 10 columns]
</code>
UPDATE:
<code>
In [38]: data = pd.DataFrame(np.array(lst).reshape(-1, 10), columns=data.columns)
In [39]: data
Out[39]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
3 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
4 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
5 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
6 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
7 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
8 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
9 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
105 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060
106 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070
107 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080
108 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090
109 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100
110 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110
111 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120
112 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130
113 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140
114 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150
[115 rows x 10 columns]
In [40]: data.columns
Out[40]: Index(['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'], dtype='object')
</code>
|
22,967 | Python. Выуживание числа из списка [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Учебные задания допустимы в качестве вопросов только при условии, что вы пытались решить их самостоятельно перед тем, как задать вопрос. Пожалуйста, отредактируйте вопрос и укажите, что именно вызвало у вас трудности при решении задачи. Например, приведите код, который вы написали, пытаясь решить задачу
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Я совсем зелёный.
Мне нужно вытянуть конкретные <code>
member_id</code> из списка и вписать их в переменную, создав свой список из подряд идущих <code>
member_id</code>.
Вот что я получаю, а из этого мне нужны только числа из <code>
member_id</code>:
<code>
{
"response": {
"items": [{
"member_id": 489569031,
"join_date": 1544905304,
"invited_by": 489569031,
"is_owner": true,
"is_admin": true
}, {
"member_id": 344648652,
"join_date": 1531169722,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 381682064,
"join_date": 1532985294,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
}, {
"member_id": 419089414,
"join_date": 1535742950,
"invited_by": 489569031,
"can_kick": true
},
</code>
То есть, что бы из этого вышло вроде:
<code>
489569031,344648652,381682064,419089414</code>
|
<code>
src = {
'response': {
'items': [
{ 'member_id': 123456 },
{ 'member_id': 123457 },
]
}
}
ids = [item['member_id'] for item in src['response']['items']]
</code>
|
22,968 | как оставить в одном из полей dataframe только числовые значения больше нуля?
<code>
df[df[cols] > 0]
</code>
выдает ошибку
'>' not supported between instances of 'str' and 'int'
|
Попробуйта так:
<code>
df[pd.to_numeric(df[cols], errors='coerce') > 0]
</code>
Пример:
<code>
In [25]: df
Out[25]:
id col
0 1 12
1 2 blah-blah_123
2 3 0
3 4 7
In [26]: df[pd.to_numeric(df['col'], errors='coerce') > 0]
Out[26]:
id col
0 1 12
3 4 7
</code>
|
22,969 | Как заполнить массив числами от 1 до Н?
Я изучаю Python. К примеру я вожу число '5', мне должен вывести ответ '1 2 3 4 5', или вожу 3, тогда ответ '1 2 3'. Так так сделать?
|
<code>
n = input('Введите число: ')
nums = list(range(1, int(n) + 1))
print(*nums)
</code>
Крайне рекомендую изучать по учебнику, так как для новичка очень важна правильная и систематизированная подача материала.
|
22,971 | бесконечный запуск двух функций через разный интервал python
Есть функция main() которая запускается каждые 15 сек. и есть функция main2 которая должна запускаться раз в 600 сек, подскажите как реализовать независимую и параллельную работу двух этих функций, пробовал через
<code>
while True:
time.sleep(30)
main()
</code>
но если добавить вторую функцию, то работа будет последовательнй
|
<code>
from functools import wraps
from threading import Timer
def periodic(delay):
def decorator(f):
@wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
f(*args, **kwargs)
Timer(delay, wrapper, args=args, kwargs=kwargs).start()
return wrapper
return decorator
@periodic(15)
def f1(msg):
print(msg)
@periodic(600)
def f2(msg):
print(msg.upper())
f1('test')
f2('proverka')
</code>
|
22,972 | Pandas дописывание в конец CSV файла
Есть вот такой csv файл
<code>
,Date,Model,Mark
0,2019-02-15,Q2612X,HP
1,2019-02-15,TK-1150,Kyocera
2,2019-02-15,MP2000,Ricoh
3,2019-02-26,CE255X,HP
</code>
Дописываю в конец файла
<code>
import pandas as pd
columns = ['Date', 'Model', 'Mark']
data = [
['2019-02-28', 'Q2612X', 'HP']
]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
df.to_csv(r'cart.csv', mode='a', header=False)
</code>
Строка дописывается
<code>
,Date,Model,Mark
0,2019-02-15,Q2612X,HP
1,2019-02-15,TK-1150,Kyocera
2,2019-02-15,MP2000,Ricoh
3,2019-02-26,CE255X,HP
0,2019-02-28,Q2612X,HP
</code>
Но индекс принимает нулевое значение. Подскажите как реализовать продолжение индекса.
|
Проще всего отказаться от записи индекса вообще:
<code>
df.to_csv(..., index=False)
</code>
При чтении такого CSV файла Pandas автоматически создаст индекс, начинающийся с нуля.
|
22,974 | Перестали работать миграции Django
Каким то макаром очистилась папка migrations в моём Django приложении и теперь <code>
manage.py makemigrations</code> пишет что изменений нет, хотя они есть... Как починить это дело?
Django 2.1 версия
|
Сделать бэкап БД.
Удалить БД
Сделать makemigrations
Применить миграции
Сделать бэкап таблицы django_migrations
Восстановить БД
Восстановить таблицу django_migrations
|
22,975 | События пользовательского QGraphicsRectItem в PyQt5
Создал свой QGraphicsRectItem, но проблема в том, что у него не срабатают методы на события с наведением мыши.
Код:
<code>
import sys
from PyQt5.QtCore import Qt, QRectF
from PyQt5.QtWidgets import \
QGraphicsScene, QGraphicsRectItem, QGraphicsView, QMainWindow, QApplication
class CustomRectItem(QGraphicsRectItem):
def mousePressEvent(self, event):
print('mousePressEvent')
def mouseReleaseEvent(self, event):
print('mouseReleaseEvent')
def hoverMoveEvent(self, event):
print('hoverMoveEvent')
def hoverLeaveEvent(self, event):
print('hoverLeaveEvent')
def hoverEnterEvent(self, event):
print('hoverEnterEvent')
class CustomScene(QGraphicsScene):
def __init__(self, parent=None):
super(CustomScene, self).__init__(QRectF(-500, -500, 500, 200), parent)
rect = CustomRectItem()
rect.setRect(50, 50, 50, 50)
rect.setBrush(Qt.green)
self.addItem(rect)
class Window(QMainWindow):
def __init__(self, parent=None):
super(Window, self).__init__(parent)
self.scene = CustomScene(self)
view = QGraphicsView(self.scene, self)
view.setSceneRect(0, 0, 500, 200)
view.setGeometry(0, 0, 600, 300)
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
mainWindow = Window()
mainWindow.setWindowTitle('App')
mainWindow.setGeometry(50, 50, 800, 500)
mainWindow.show()
sys.exit(app.exec_())
</code>
|
Вызовите у элемента метод setAcceptHoverEvents, тогда события hover будут обрабатываться:
<code>
class CustomRectItem(QGraphicsRectItem):
def __init__(self):
super().__init__()
self.setAcceptHoverEvents(True)
def mousePressEvent(self, event):
print('mousePressEvent')
def mouseReleaseEvent(self, event):
print('mouseReleaseEvent')
def hoverMoveEvent(self, event):
print('hoverMoveEvent')
def hoverLeaveEvent(self, event):
print('hoverLeaveEvent')
def hoverEnterEvent(self, event):
print('hoverEnterEvent')
</code>
|
22,976 | Python создание csv файла
Создаю <code>
csv</code> файл для учета картриджей
<code>
import csv
with open('cartridge_accounting.csv', 'w') as csvfile:
filewriter = csv.writer(csvfile, delimiter=',',
quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
filewriter.writerow(['Date', 'Model', 'Mark'])
filewriter.writerow(['2019-02-26', 'CE255X', 'nv print'])
filewriter.writerow(['2019-02-26', 'CE255X', 'nv print'])
</code>
в итоге файл записывается с пропуском через одну строку
<code>
['Date', 'Model', 'Mark']
[]
['2019-02-26', 'CE255X', 'nv print']
[]
['2019-02-26', 'CE255X', 'nv print']
[]
</code>
Подскажите как от этого избавиться. И как добавить индексный ряд, чтобы файл выглядел вот так:
<code>
['Date', 'Model', 'Mark']
[0,'2019-02-26', 'CE255X', 'nv print']
[1,'2019-02-26', 'CE255X', 'nv print']
[2,'2019-02-26', 'CE255X', 'nv print']
[3,'2019-02-26', 'CE255X', 'nv print']
</code>
|
В документации советуют решать это так
<code>
with open('cartridge_accounting.csv', 'w', newline='') as csvfile:
</code>
|
22,980 | Выводит SyntaxError: invalid syntax и не могу понять почему [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Вопрос вызван проблемой, которая больше не воспроизводится, или опечаткой. Хотя похожие вопросы могут быть уместны на этом сайте, решение для этого вопроса вряд ли поможет будущим посетителям. Обычно можно избежать подобных вопросов написанием и исследованием минимальной программы для воспроизведения проблемы до публикации вопроса.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Предистория: Я только начал изучать Python и учусь по книге от Зед А. Шоу "Легкий способ выучить Python". Так вот, там есть задание, которое нужно написать и выполнить в Терминале(я работаю на Маке)
Вот код:
<code>
# -*- coding: utf-8 -*-
import codecs, sys
outf = codecs.getwriter('cp866') (sys.stdout, errors = 'replace')
sys.stdout = outf
age = raw_input("Сколько тебе лет? ")
height = raw_input("Каков твой рост? ")
weight = raw_input("Сколько ты весишь? ")
print "Итак, тебе %r лет, в тебе %r см роста и %r кг веса." % (age, height, weight)
# Выдает SyntaxError: invalid syntax и стрелка, указывающая на ошибку,
#где-то впереди, где пусто
</code>
Не ругайте строго, если Вам не понравилось, что учусь по этой книге.
|
Скорее всего, у вас третья версия питона.
Чтобы это проверить, последнюю строчку нужно изменить вот так:
<code>
print("Итак, тебе %r лет, в тебе %r см роста и %r кг веса." % (age, height, weight))
</code>
Если заработает, то я прав, и вам нужно будет либо поставить себе вторую версию питона, либо заниматься по более современной книжке.
|
22,981 | Ограничить количество записей в БД
Как в джанго можно ограничить количество записей, которые могут быть в базе данных? Чтобы, к примеру, если количество записей максимальное, через админку (именно через неё) нельзя было добавить ещё записи.
|
<code>
class SomeModel:
...
def save(self, *args, **kwargs):
if SomeModel.objects.count() < settings.MAX_SOMEMODEL_COUNT:
super().save(*args, **kwargs)
raise ValidationError('Слишком много записей типа SomeModel!')
</code>
|
22,982 | Decimal/float/int - деление больших чисел
Нужна помощь в решении проблемы больших чисел в Python, а именно деление больших степеней и факториалов. Т.е. при попытке делить условные
<code>
(4 ** 512) / (5.5 ** 300)
</code>
я получаю
<code>
int too large to convert to float
</code>
Я пробовал применять decimal, но проблема осталась:
<code>
decimal.InvalidOperation: [<class 'decimal.DivisionImpossible'>]
</code>
Похожие проблемы при попытке деления больших факториалов:
<code>
integer division result too large for a float
</code>
|
Попробуйте использовать Decimal:
<code>
from decimal import Decimal
print(Decimal(4 ** 512) / Decimal(5.5 ** 300))
# 1.399293161342312549090562061E+86
</code>
|
22,983 | Получить данные из xml
Есть xml:
<code>
<record>
<FIELD.700>
<SUBFIELD.3>10005847</SUBFIELD.3><SUBFIELD.A>Мартыненко</SUBFIELD.A><SUBFIELD.B>А. В.</SUBFIELD.B>
</FIELD.700>
<FIELD.1105>
Статья в журнале
</FIELD.1105>
</record>
<record>
<FIELD.700>
<SUBFIELD.3>10005016</SUBFIELD.3><SUBFIELD.A>Яценко</SUBFIELD.A><SUBFIELD.B>А. С.</SUBFIELD.B>
</FIELD.700>
<FIELD.1105>
Статья в журнале
</FIELD.1105>
</record>
</code>
Я пытаюсь получить данные:
<code>
def get_statuses(record) -> str:
statuses = record.find_all("FIELD.1105")
return statuses
def get_write():
from bs4 import BeautifulSoup
root = BeautifulSoup(text, 'html.parser')
for record in root.select('record'):
statuses = get_statuses(record)
print(statuses)
a = get_write()
print(a)
</code>
Но почему-то получаю только <code>
None</code>. Подскажите, пожалуйста, в чём моя ошибка?
Желаемый результат:
<code>
Статья в журнале
Статья в журнале
</code>
|
Измените функцию так:
<code>
def get_statuses(record) -> str:
statuses = record.find("field.1105")
return statuses.text.strip()
</code>
|
22,984 | Как вывести изображение в VS Code?
У меня есть небольшой код:
<code>
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
mnist_train = pd.read_csv("mnist_train.csv", header=None)
cols = ["label"]
for i in range(784):
cols.append(f"px_{i}")
mnist_train.columns = cols
image_size = 28
matrix = mnist_train.values
digit = matrix[0, :]
digit = digit[1:]
digit.shape
image = digit.reshape(28 ,28)
image.shape
plt.imshow(image)
</code>
При запуске программы никакое изображение не появляется. Что необходимо сделать для его вывода?
|
Добавить <code>
plt.show()</code> в самом конце.
|
22,985 | Как сгруппировать по дню и посчитать среднее значение столбца?
Есть документ Excel, в котором присутствуют 2 столбца, 1 = дата и время, 2 = проценты.
Необходимо чтобы считалось среднее значение столбца N для каждого дня (у каждого дня есть несколько строк со временем когда эти значения N были получены),
т.е. в конце работы нужен просто массив со значениями пример: <code>
N=(70, 20, 60,...)</code>.
В начале я открываю файл и делаю парс:
<code>
import pandas as pd
df = pd.ExcelFile("облака1.xlsx")
df1=df.parse(df.sheet_names[0])
</code>
Далее, я хотел делать циклы которые будут пробегать по строкам и смотреть если значения даты из 1 столбца совпадают то мы берём первые 2 цифры из 2 столбца и кидаем в массив, а после как только значение даты меняется мы вычисляем среднее, перекидываем это число в конечный массив N, а наш текущий очищаем и делам всё сначала для текущей новой даты.
В правильном ли я иду направлении или всё это можно сделать гораздо проще?
Файл прикреплён: Файл Excel
|
Читаем Excel и парсим дату и время:
<code>
In [29]: df = pd.read_excel(r'C:\download\облака1.xlsx', parse_dates=[0])
In [30]: df.dtypes
Out[30]:
Местное время в Сухобузимском datetime64[ns] # <--- NOTE!
N object
dtype: object
</code>
создаем столбец с осмысленным числом из столбца <code>
N</code>:
<code>
In [31]: df['num'] = df['N'].str.extractall(r'(\d+)').astype(float).groupby(level=0).mean()
</code>
получилось:
<code>
In [32]: df
Out[32]:
Местное время в Сухобузимском N num
0 2018-08-15 22:00:00 20–30%. 25.0
1 2018-08-15 19:00:00 60%. 60.0
2 2018-08-15 16:00:00 70 – 80%. 75.0
3 2018-08-15 13:00:00 70 – 80%. 75.0
4 2018-08-15 10:00:00 20–30%. 25.0
5 2018-08-15 07:00:00 70 – 80%. 75.0
6 2018-08-15 04:00:00 70 – 80%. 75.0
.. ... ... ...
737 2018-05-15 19:00:00 90 или более, но не 100% 95.0
738 2018-05-15 16:00:00 70 – 80%. 75.0
739 2018-05-15 13:00:00 70 – 80%. 75.0
740 2018-05-15 10:00:00 90 или более, но не 100% 95.0
741 2018-05-15 07:00:00 70 – 80%. 75.0
742 2018-05-15 04:00:00 60%. 60.0
743 2018-05-15 01:00:00 60%. 60.0
[744 rows x 3 columns]
</code>
группируем по дню и считаем среднее для <code>
num</code>:
<code>
In [34]: res = (df.groupby(pd.Grouper(key='Местное время в Сухобузимском', freq='D'))
['num']
.mean()
.reset_index(name='Avg'))
</code>
результат:
<code>
In [35]: res
Out[35]:
Местное время в Сухобузимском Avg
0 2018-05-15 74.375000
1 2018-05-16 86.875000
2 2018-05-17 83.750000
3 2018-05-18 83.125000
4 2018-05-19 73.333333
5 2018-05-20 90.625000
6 2018-05-21 76.875000
.. ... ...
86 2018-08-09 52.857143
87 2018-08-10 25.000000
88 2018-08-11 53.333333
89 2018-08-12 96.875000
90 2018-08-13 91.250000
91 2018-08-14 89.375000
92 2018-08-15 58.571429
[93 rows x 2 columns]
</code>
|
22,986 | Как упростить и уменьшить код?
Начал обучение python и при решение одной задачи, получается очень многострочный код. Какими способами его можно уменьшить или что необходимо использовать, что бы не писать многострочные условия с if'ами?
Сам код:
<code>
print('Заказывайте: шаурма-1, самсы-2, пирожки-3')
a = int(input())
if a == 1:
print('Хорошо, с чем вам шаурму: мясо-1, курица-2')
eat = int(input())
if eat == 1:
first = 'Шаурма с мясом'
if eat == 2:
first = "Шаурма с курицей"
print('Что вы будите пить:чай-1, кофе-2, колу-3, минералку-4 ')
drink = int(input())
if drink == 1:
second = 'Чай'
print("Вы заказали: %s and %s" % (first, second))
if drink == 2:
second = 'кофе'
print("Вы заказали: %s and %s" % (first, second))
if drink == 3:
second = 'кола'
print("Вы заказали: %s and %s" % (first, second))
if drink == 4:
second = 'минералка'
print("Вы заказали: %s and %s" % (first, second))
</code>
|
Можно вынести в отдельные функции:
<code>
def choose_meat():
print('Хорошо, с чем вам шаурму: мясо-1, курица-2')
return {1: 'Шаурма с мясом', 2: "Шаурма с курицей"}.get(int(input()))
def choose_drink():
print('Что вы будете пить: чай-1, кофе-2, колу-3, минералку-4')
return {1: 'Чай', 2: 'кофе', 3: 'кола', 4: 'минералка'}.get(int(input()))
print('Заказывайте: шаурма-1, самсы-2, пирожки-3')
if int(input()) == 1:
first = choose_meat()
second = choose_drink()
# elif ...
print("Вы заказали: %s и %s" % (first, second))
</code>
|
22,987 | Удалить группы с неполным циклом
Итак, есть исходный DF.
Первый столбец показывает этап , полный цикл 1-5 . Если вдруг в выборке не полный цикл, то удаляются все наблюдения неполного цикла.
То есть на входе есть:
<code>
Time X1 X2
1 5 5
2 6 6
3 4 4
4 6 5
5 5 5
1 5 6
2 6 5
3 5 6
1 4 6
2 6 5
3 5 5
4 6 5
5 5 5
</code>
Второй цикл неполный: 1-3, поэтому удаляются все их наблюдения. А на выходе получается:
<code>
Time X1 X2
1 5 5
2 6 6
3 4 4
4 6 5
5 5 5
1 4 6
2 6 5
3 5 5
4 6 5
5 5 5
</code>
|
<code>
In [13]: res = df.groupby(df['Time'].diff().fillna(1).lt(1).cumsum()).filter(lambda x: len(x)>=5)
In [14]: res
Out[14]:
Time X1 X2
0 1 5 5
1 2 6 6
2 3 4 4
3 4 6 5
4 5 5 5
8 1 4 6
9 2 6 5
10 3 5 5
11 4 6 5
12 5 5 5
</code>
Пошагово:
<code>
In [16]: df['Time'].diff().fillna(1)
Out[16]:
0 1.0
1 1.0
2 1.0
3 1.0
4 1.0
5 -4.0
6 1.0
7 1.0
8 -2.0
9 1.0
10 1.0
11 1.0
12 1.0
Name: Time, dtype: float64
In [17]: df['Time'].diff().fillna(1).lt(1)
Out[17]:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
6 False
7 False
8 True
9 False
10 False
11 False
12 False
Name: Time, dtype: bool
In [18]: df['Time'].diff().fillna(1).lt(1).cumsum()
Out[18]:
0 0
1 0
2 0
3 0
4 0
5 1
6 1
7 1
8 2
9 2
10 2
11 2
12 2
Name: Time, dtype: int32
</code>
далее мы можем группировать DataFrame по результату предыдущих манипуляций...
|
22,988 | Обработка разных форм Django
Подскажите пожалуйста способ, как мне правильно обрабатывать формы.
То есть у меня в шаблоне есть две разные формы, одна из которых заполняется и данные записываются в БД. Как мне определить, какая форма была заполнена и обработать именно эту форму?
|
Каждому <code>
submit</code> назначить свое <code>
name</code> (имя), а во <code>
view</code> получать этот <code>
name</code> через POST/GET, в зависимости от того через какой метод у вас отправляется форма, и обрабатывать нужную. Например:
<code>
<form>
...
<input type="submit" name="form1" ... >
</form>
<form>
...
<input type="submit" name="form2" ... >
</form>
</code>
Затем во <code>
views.py</code> делаем как-то так (напр., форма отправлена через POST):
<code>
if 'form1' in request.POST:
form1 = FormOne(request.POST)
# ...
else:
form1 = FormOne()
if 'form2' in request.POST:
form2 = FormTwo(request.POST)
# ...
else:
form2 = FormTwo()
ctx['form1'] = form1
ctx['form2'] = form2
return render_to_response('example/template.html', ctx)
</code>
|
22,989 | Посчитать среднее по значениям в столбце в python
Итак, есть исходный DF:
<code>
Time x1 x2
0 5 6
1 4 5
2 6 6
3 6 5
0 9 8
1 4 6
2 6 5
3 4 6
</code>
Нужно посчитать среднее для x1 и x2 для каждого из значений в Time.
То есть на выходе хочу получить:
<code>
Time x1 x2
0 7 7
1 4 5,5
2 6 5,5
3 5 5,5</code>
|
Так:
<code>
df.groupby('Time').mean()
</code>
|
22,990 | Разница между «<>» и «!=» в Python
Чем они отличаются или же они идентичны? Если различные, то приведите примеры, пожалуйста
|
Вопрос не так прост как может показаться на первый взгляд.
В <code>
Python 2.x</code> эти операторы являются синонимами,но интерпретатор генерирует слегка отличающийся код:
<code>
In [2]: import dis
In [3]: dis.dis("1 != 2")
0 <49>
1 SLICE+2
2 SLICE+3 # <-----
3 DELETE_SUBSCR # <-----
4 SLICE+2
5 DELETE_SLICE+0
In [4]: dis.dis("1 <> 2")
0 <49>
1 SLICE+2
2 STORE_SUBSCR # <-----
3 BINARY_LSHIFT # <-----
4 SLICE+2
5 DELETE_SLICE+0
</code>
В <code>
Python 3.x</code> оператор <code>
<></code> не определен:
<code>
In [39]: 1 <> 1
File "<ipython-input-39-c52e0c69590a>", line 1
1 <> 1
^
SyntaxError: invalid syntax
</code>
но если очень хочется то можно это ограничение обойти:
<code>
In [40]: from __future__ import barry_as_FLUFL
In [41]: 1 <> 1
Out[41]: False
</code>
|
22,991 | Python. Нужно реализовать ввод пользователем своих оценок по предметам с проверкой ввода [закрыт]
Закрыт. Этот вопрос не по теме. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Учебные задания допустимы в качестве вопросов только при условии, что вы пытались решить их самостоятельно перед тем, как задать вопрос. Пожалуйста, отредактируйте вопрос и укажите, что именно вызвало у вас трудности при решении задачи. Например, приведите код, который вы написали, пытаясь решить задачу
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Нужно реализовать ввод пользователем своих оценок по предметам с проверкой ввода, что бы в случае, если оценка меньше 2 или больше 5, программа требовала повторить ввод, но только для того предмета , на котором произошла эта самая ошибка. Как это можно сделать?
|
<code>
marks = {}
for subject in ('математика', 'русский', 'химия', 'биология', 'физика'):
while True:
try:
mark = int(input('Введите оценку за предмет {}: '.format(subject)))
if 2 <= mark < 6:
marks[subject] = mark
break
else:
print('Ошибка: Число должно быть не меньше 2 и не больше 5!')
except ValueError:
print('Ошибка: Введено не число!')
</code>
|
22,992 | В чем разница между %r и %s в Python?
Объясните, пожалуйста, в чем разница между ними. Я лишь знаю, что %r выводит "сырое" значение. Но можете показать на примере, что он делает?
|
Вы можете прочитать о различиях тут и здесь. Основной посыл таков:
<code>
%r</code> использует функцию <code>
repr</code> для встроенных типов включает в себя кавычки и все специальные символы экранируются
<code>
%s</code> использует функцию <code>
str</code> (симметрично <code>
%r</code>)
Пример:
<code>
s = "spam"
print(repr(s))
# 'spam'
print(str(s))
# spam
</code>
Иными словами, <code>
%s</code> красиво форматирует объект (делает beautify). Чуть более сложный пример для кастомных типов:
<code>
import datetime
d = datetime.date.today()
print(str(d))
# '2011-05-14'
print(repr(d))
# 'datetime.date(2011, 5, 14)'
</code>
|
22,993 | Изменение полей Django flatpages
Могу ли я в админке в форму создания flatpage добавить какие то свои поля? Например мне нужно заместо поля content несколько других текстовых полей. Как это можно сделать? Документацию читал, но допереть всё равно не могу как это работает... Спасибо.
|
Можно просто унаследовать собственную модель от <code>
FlatPage</code>:
<code>
class ExtendedFlatPage(FlatPage):
additional_field = models.CharField('Дополнительное поле', max_length=100)
@admin.register(FlatPage)
class ExtendedFlatPageAdmin(FlatPageAdmin):
fieldsets = (
(None, {'fields': ('url', 'title', 'content', 'additional_field', 'sites')}),
(_('Advanced options'), {
'classes': ('collapse',),
'fields': (
'registration_required',
'template_name',
),
}),
)
</code>
|
22,994 | django.core.exceptions.FieldDoesNotExist
После выполнения команды <code>
python manage.py makemigrations</code> в папке migrations создается файл с новой миграцией, однако при выполнении какой либо миграции django выдает ошибку django.core.exceptions.FieldDoesNotExist: CPU has no field named 'series'? Я даже пробовал полностью закомментировать файл models.py и admin.py, потом выполнил команду <code>
python manage.py makemigrations</code>и в консоли появилось следующее:
<code>
(djangoprojects) E:\djangoprojects\djangoshop>python manage.py makemigrations
Migrations for 'computerapp':
computerapp\migrations\0038_auto_20190224_1506.py
- Alter unique_together for cpu (0 constraint(s))
- Remove field category from cpu
- Remove field core from cpu
- Remove field series from cpu
- Remove field socket from cpu
- Remove field product from gallery
- Delete model Category
- Delete model Core
- Delete model CPU
- Delete model Gallery
- Delete model Series
- Delete model Socket
</code>
в папке migrations появился файл с миграцией. Но после команды <code>
python manage.py migrate</code> всё равно появляется та же ошибка. Я также попробовал выполнить <code>
python manage.py migrate <app_name> <migration_name></code>, но все равно получается тот же результат. Как избавиться от данной проблемы?
Полное содержание ошибки:
<code>
Operations to perform:
Apply all migrations: admin, auth, computerapp, contenttypes, sessions
Running migrations:
Applying computerapp.0032_auto_20190224_1159... OK
Applying computerapp.0033_auto_20190224_1240...Traceback (most recent call last):
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\models\options.py", line 564, in get_field
return self.fields_map[field_name]
KeyError: 'series'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "manage.py", line 15, in <module>
execute_from_command_line(sys.argv)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\core\management\__init__.py", line 381, in execute_from_command_line
utility.execute()
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\core\management\__init__.py", line 375, in execute
self.fetch_command(subcommand).run_from_argv(self.argv)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\core\management\base.py", line 316, in run_from_argv
self.execute(*args, **cmd_options)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\core\management\base.py", line 353, in execute
output = self.handle(*args, **options)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\core\management\base.py", line 83, in wrapped
res = handle_func(*args, **kwargs)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\core\management\commands\migrate.py", line 203, in handle
fake_initial=fake_initial,
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\migrations\executor.py", line 117, in migrate
state = self._migrate_all_forwards(state, plan, full_plan, fake=fake, fake_initial=fake_initial)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\migrations\executor.py", line 147, in _migrate_all_forwards
state = self.apply_migration(state, migration, fake=fake, fake_initial=fake_initial)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\migrations\executor.py", line 244, in apply_migration
state = migration.apply(state, schema_editor)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\migrations\migration.py", line 124, in apply
operation.database_forwards(self.app_label, schema_editor, old_state, project_state)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\migrations\operations\fields.py", line 150, in database_forwards
schema_editor.remove_field(from_model, from_model._meta.get_field(self.name))
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\backends\sqlite3\schema.py", line 327, in remove_field
self._remake_table(model, delete_field=field)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\backends\sqlite3\schema.py", line 266, in _remake_table
self.create_model(temp_model)
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\backends\base\schema.py", line 300, in create_model
columns = [model._meta.get_field(field).column for field in fields]
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\backends\base\schema.py", line 300, in <listcomp>
columns = [model._meta.get_field(field).column for field in fields]
File "E:\djangoprojects\lib\site-packages\django\db\models\options.py", line 566, in get_field
raise FieldDoesNotExist("%s has no field named '%s'" % (self.object_name, field_name))
django.core.exceptions.FieldDoesNotExist: CPU has no field named 'series'
</code>
|
Увы, но проблема решилась только путем удаления всех файлов, кроме файла init.py из папки migrations, а также удаления файла db.sqlite3. После всего этого, заново выполнил команды <code>
python manage.py makemigrations</code> и <code>
python manage.py migrate</code> и только потом заново создал модели, точнее сказать раскоментировал файлы: models.py и admin.py и все заработоло, новые миграции снова начали применяться.
|
22,995 | Method Not Allowed: /blog/tag/django
Сайт работает, но при попытке вывести tag_detail и post_detail выдаёт
Method Not Allowed
views.py:
<code>
from django.shortcuts import render
from django.shortcuts import get_object_or_404
from django.views.generic import View
from .models import Post, Tag
from .utils import ObjectDetailMixin
def posts_list(request):
posts = Post.objects.all()
return render(request, 'blog/index.html', context={'posts': posts})
class PostDetail(ObjectDetailMixin, View):
model = Post
template = 'blog/post_detail.html'
# def get(self, request, slug):
# post = get_object_or_404(Post, slug__iexact=slug)
# return render(request, 'blog/post_detail.html', context={'post': post})
class TagDetail(ObjectDetailMixin, View):
model = Tag
template = 'blog/tag_detail.html'
# def get(self, request, slug):
# tag = get_object_or_404(Tag, slug__iexact=slug)
# return render(request, 'blog/tag_detail.html', context={'tag': tag})
def tags_list(request):
tags = Tag.objects.all()
return render(request, 'blog/tags_list.html', context={'tags': tags})
</code>
utils.py:
<code>
from django.shortcuts import render
from django.shortcuts import get_object_or_404
from .models import *
class ObjectDetailMixin:
model = None
template = None
def get(self, request, slug):
obj = get_object_or_404(self.model, slug__iexact=slug)
return render(request, self.template, context={self.model.__name__.lower(): obj})
</code>
urls.py:
<code>
from django.urls import path
from .views import *
urlpatterns = [
path('', posts_list, name='posts_list_url'),
path('post/<str:slug>/', PostDetail.as_view(), name='post_detail_url'),
path('tags/', tags_list, name='tags_list_url'),
path('tag/<str:slug>', TagDetail.as_view(), name='tag_detail_url')
]
</code>
models.py:
<code>
from django.db import models
from django.shortcuts import reverse
class Post(models.Model):
title = models.CharField(max_length=150, db_index=True)
slug = models.SlugField(max_length=150, unique=True)
body = models.TextField(blank=True, db_index=True)
tags = models.ManyToManyField('Tag', blank=True, related_name='posts')
date_pub = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
def get_absolute_url(self):
return reverse('post_detail_url', kwargs={'slug': self.slug})
def __str__(self):
return '{}'.format(self.title)
class Tag(models.Model):
title = models.CharField(max_length=50)
slug = models.SlugField(max_length=50, unique=True)
def get_absolute_url(self):
return reverse('tag_detail_url', kwargs={'slug': self.slug})
def __str__(self):
return '{}'.format(self.title)
</code>
|
Нужно было поставить tab в utils.py на 9, 10, 11 строке.
|
22,996 | низкоуровневое программирование на Python: статус аккумулятора ноутбука [закрыт]
Закрыт. Данный вопрос необходимо конкретизировать. Ответы на него в данный момент не принимаются.
Хотите улучшить этот вопрос? Переформулируйте вопрос так, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме.
Закрыт 4 года назад.
Улучшить вопрос
Я как-то загорелся желанием написать простую программульку на Python. Которая например узнавала статус аккумулятора ноутбука и т. п. Но вот незадача. Python это высокоуровневый язык. Может где-нибудь есть модуль написанный на C который поможет мне с этой задачей. Посоветуйте пожалуйста такие модули, чем больше - тем лучше!
|
Переносимый код для получения информации о статусе батареи и много другого можно получить с помощью psutil модуля:
<code>
>>> import psutil
>>> battery = psutil.sensors_battery()
>>> battery
sbattery(percent=93, secsleft=16628, power_plugged=False)
</code>
|
22,999 | Извлечь текст субтитров из видеофайла
Передо мной стоит задача: извлечь из большого числа видеофайлов субтитры.
Насколько я понимаю, субтитры где-то внутри видеофайла хранятся тупо текстом. Есть ли какие-то библиотеки для питона, которые позволяют извлечь текст субтитров из видеофайла?
Хотелось бы универсального решения для всех популярных видеоформатов (avi, mkv, mp4 итп). Но если посоветуете разные библиотеки для разных форматов, то это тоже поможет мне.
|
Для подобных целей хорошо подходит FFmpeg. Он поддерживает большую часть современных видеоформатов, с которыми можно ознакомиться тут.
Вызов FFmpeg производится из командной строки или терминала. Для этого достаточно ввести следующую команду:
<code>
ffmpeg -i SampleFile.SampleExtension -map 0:s:0 SubtitleName.srt
</code>
Также есть готовое решение для MKV.
P.S. Вызов команды в Python осуществляется так:
<code>
os.system('Your Command')`
</code>
|
23,000 | tags = Tag.objects.all() выдаёт ошибку: NameError: name 'Tag' is not defined
Выдаёт ошибку
NameError: name 'Tag' is not defined
у файла views.py на 13 строке.
views.py:
<code>
from django.shortcuts import render
from .models import Post
def posts_list(request):
posts = Post.objects.all()
return render(request, 'blog/index.html', context={'posts': posts})
def post_detail(request, slug):
post = Post.objects.get(slug__iexact=slug)
return render(request, 'blog/post_detail.html', context={'post': post})
def tags_list(request):
tags = Tag.objects.all()
return render(request, 'blog/tags_list.html', context={'tags': tags})
</code>
models.py:
<code>
from django.db import models
from django.shortcuts import reverse
class Post(models.Model):
title = models.CharField(max_length=150, db_index=True)
slug = models.SlugField(max_length=150, unique=True)
body = models.TextField(blank=True, db_index=True)
tags = models.ManyToManyField('Tag', blank=True, related_name='posts')
date_pub = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
def get_absolute_url(self):
return reverse('post_detail_url', kwargs={'slug': self.slug})
def __str__(self):
return '{}'.format(self.title)
class Tag(models.Model):
title = models.CharField(max_length=50)
slug = models.SlugField(max_length=50, unique=True)
def __str__(self):
return '{}'.format(self.title)
</code>
urls.py:
<code>
from django.urls import path
from .views import *
urlpatterns = [
path('', posts_list, name='posts_list_url'),
path('post/<str:slug>/', post_detail, name='post_detail_url'),
path('tags/', tags_list, name='tags_list_url')
]
</code>
|
Добавьте в views.py:
<code>
from .models import Post, Tag
</code>
|
23,001 | Почему Python обнуляет срез если индекс среза имеет отрицательное значение?
Подскажите почему обнуляется срез когда я беру отрицательный индекс. И можно ли как то обойти ограничение. Пробовал вместо среза брать числа по индексу и прогонять итерацией - тоже не получается.
<code>
c = [1, 2, 3, 4, 5]
x = [c[z-2:z+3] for z in range(len(c))]
print(x)
</code>
получается:
<code>
[[], [], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5]]
</code>
а хотелось бы:
<code>
[[1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5]]
</code>
|
Отрицательные индексы считаются индексами с конца списка.
<code>
0 1 2 3 4 <----- Полоажительные индексы
+------+------+------+------+------+
Список ------> | | | | | |
+------+------+------+------+------+
-5 -4 -3 -2 -1 <----- Отрицательные индексы
</code>
Например для вашего списка <code>
c</code> и для <code>
z == 0</code> будет <code>
c[z-2:z+3] == c[-2:3] == c[3:3] == []</code>, потому что индекс <code>
-2</code> (второй элемент с конца 5-элементного списка) есть его третьим элементом (считая от нуля).
Надо запретить отрицательные индексы:
<code>
x = [c[z-2:z+3] if z - 2 >= 0 else c[0: z+3] for z in range(len(c))]
print(x)
</code>
Вывод:
<code>
[[1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5]]
</code>
|
Subsets and Splits