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Python - 새 줄로 연결 Python 콘솔에서 다음을 입력할 때: >>> "\n".join(['I', 'would', 'expect', 'multiple', 'lines']) 제공: 'I\nwould\nexpect\nmultiple\nlines' 그런 결과가 나올 것으로 예상됩니다만: I would expect multiple lines 내가 뭘 놓치고 있는 거지?콘솔은 문자열 자체가 아니라 표현을 인쇄하고 있습니다. 접두사가 다음과 같은 경우print, 당신이 기대하는 것을 얻을 것입니다. 문자열과 문자열 표현의 차이에 대한 자세한 내용은 이 질문을 참조하십시오.표현은 매우 간단합니다. 표현은 문자열을 얻기 위해 소스 코드로 입력하는 것입니다.잊으셨군요print그 결과당신이 얻는 것은.P실제 출력..

팬더 데이터 프레임의 첫 몇 줄을 읽는 방법 내장된 사용 방법이 있습니까?read_csv첫 번째 책만 읽다n줄의 길이를 미리 알지 못하는 파일의 줄?읽는 데 시간이 오래 걸리는 대용량 파일이 있는데, 때때로 첫 번째 줄(예: 20줄)만 사용하여 샘플을 얻고자 합니다(그리고 전체 파일을 로드하지 않고 파일의 선두를 차지하는 것을 선호합니다). 만약 내가 총 대사의 수를 안다면 나는 다음과 같은 것을 할 수 있을 것입니다.footer_lines = total_lines - n이것을 그에게 전달합니다.skipfooter키워드 arg.현재 해결책은 수동으로 첫번째를 잡는 것입니다.n파이썬과 스트링이 있는 선팬더들에게 전해드립니다. import pandas as pd from StringIO import Stri..

subprocess.open과 subprocess.run의 차이점은 무엇입니까? 저는 처음입니다.subprocess모듈과 설명서는 무엇이 다른지 궁금하게 만듭니다.subprocess.popen그리고.subprocess.run. 명령이 수행하는 작업에 차이가 있습니까?하나만 더 새것입니까?어느 것을 사용하는 것이 더 나을까요? 명령을 실행하고 끝날 때까지 기다리되 그 동안 다른 작업을 수행하지 않으려는 경우를 단순화하기 위해 Python 3.subprocess.run()5에 추가되었습니다.그 외의 경우는 여전히 다음을 사용해야 합니다.subprocess.Popen. 가장 큰 차이점은subprocess.run()명령을 실행하고 완료될 때까지 기다립니다.subprocess.Popen프로세스가 완료되는 동안 작..

장고에서 필터로 최신 기록 가져오기 나는 최신 장고 모델 물체를 구하려고 하는데 성공할 수 없을 것 같습니다. 이 중 어느 것도 작동하지 않습니다. obj = Model.objects.filter(testfield=12).latest() obj = Model.objects.latest().filter(testfield=12) django: https://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/models/querysets/ #http://에서 문서 참조 필드를 최신()으로 지정해야 합니다. obj= Model.objects.filter(testfield=12).latest('testfield') 또는 모델의 메타에서 get_latest_by를 지정한 경우에는 다음을 생략할 수 있습니..

팬더 데이터 프레임을 인덱스별로 정렬하는 방법은? 다음과 같은 DataFrame이 있을 경우: import pandas as pd df = pd.DataFrame(1, index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A']) 인덱스 및 열 값의 각 조합을 그대로 사용하여 인덱스별로 이 데이터 프레임을 정렬하려면 어떻게 해야 합니까?데이터 프레임은 다음과 같습니다.sort_index기본적으로 복사본을 반환하는 메서드입니다.통과하다inplace=True제자리에서 작동합니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A']) df.sort_index(inpla..

콘다 + 시를 사용하는 것이 말이 됩니까? 기계 학습 프로젝트에 콘다 + 시를 사용하는 것이 말이 됩니까?저의 (초보적인) 이해를 공유할 수 있도록 해주시고, 저에게 수정하거나 알려주시기 바랍니다. 제가 알기로는 콘다와 시는 목적은 다르지만 대부분 중복됩니다. Conda는 기본적으로 환경 관리자(실제로 Python일 필요는 없지만)이지만 패키지 및 종속성도 관리할 수 있습니다. Poetry는 주로 Python 패키지 관리자(예: pip 업그레이드)이지만 Python 환경을 만들고 관리할 수도 있습니다(예: Pyenv 업그레이드). 저의 생각은 콘다를 환경 매니저로, 시를 패키지 매니저로 둘 다 사용하고 그들의 역할을 구분하는 것입니다.제 추론으로는 Conda가 환경 관리에 가장 적합하고 특히 CUDA 드..

데이터 프레임 목록을 다중 시트 Excel 스프레드시트에 저장 데이터 프레임 목록을 하나의 Excel 스프레드시트로 내보내려면 어떻게 해야 합니까? 상태에 대한 문서: 메모들 기존 ExcelWriter 개체를 전달하는 경우 시트가 기존 워크북에 추가됩니다.이 기능을 사용하여 서로 다른 데이터 프레임을 하나의 워크북에 저장할 수 있습니다. writer = ExcelWriter('output.xlsx') df1.to_excel(writer, 'sheet1') df2.to_excel(writer, 'sheet2') writer.save() 이에 따라 다음과 같이 데이터 프레임 목록을 하나의 스프레드시트에 저장하는 기능을 작성할 수 있다고 생각했습니다. from openpyxl.writer.excel impor..

Python에서 Google Authenticator 구현 Google Authenticator 응용 프로그램을 사용하여 생성할 수 있는 일회용 암호를 사용하려고 합니다. Google Authenticator에서 수행하는 작업 기본적으로 Google Authenticator는 두 가지 유형의 암호를 구현합니다. HOTP - HMAC 기반의 일회용 비밀번호. 즉, RFC4226에 따라 각 호출에 따라 비밀번호가 변경됩니다. TOTP - 30초 간격으로 변경되는 시간 기반 일회용 암호입니다(제가 알기로는). Google Authenticator는 오픈 소스로도 제공됩니다. code.google.com/p/google-authenticator 현재 코드 HOTP와 TOTP 비밀번호를 생성할 수 있는 기존 솔루..

PySpark에서 내림차순으로 정렬 저는 PySpark(Python 2.7.9/Spark 1.3.1)를 사용하고 있으며, 데이터 프레임 GroupObject를 가지고 있으며, 이를 필터링하고 내림차순으로 정렬해야 합니다.이 코드를 통해 달성하려고 합니다. group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").sort('count', ascending=False) 하지만 다음과 같은 오류가 발생합니다. sort() got an unexpected keyword argument 'ascending' PySpark 1.3에서sort메서드에 오름차순 매개 변수가 없습니다.사용할 수 있습니다.desc대신 방법: from pyspark.sql.functions import co..

alembic.ini 외부에 alembic 연결 문자열을 저장할 수 있습니까? SQL Chemy에 Alembic을 사용하고 있습니다.SQLAlchemy에서는 버전 코드로 연결 문자열을 저장하지 않는 패턴을 따르는 경향이 있습니다.에 저는 파일을 있습니다.secret.py모든 기밀 정보가 포함되어 있습니다.는 이 을 내 이파일이내넣파다습니에일을에 씁니다..gitignoreGitHub에서 끝나지 않습니다. 이 패턴은 잘 작동하지만 이제는 마이그레이션에 알렘빅을 사용하기 시작했습니다.연결 문자열을 숨길 수 없는 것 같습니다. 대에신으로alembic.ini연결 문자열을 구성 매개 변수로 배치합니다. # the 'revision' command, regardless of autogenerate # revision..