我是烧瓶和sqlalchemy的新手,我刚刚开始烧瓶应用程序,现在我正在使用sqlalchemy。 我想知道使用flask-sqlalchemy vs sqlalchemy是否有什么好处。 我找不到足够的动机在http://packages.python.org/Flask-SQLAlchemy/index.html或者我不明白的价值! 我希望你的澄清。
我想使用AWS Lambdafunction生成video。 我遵循这里和这里find的指示。 我现在有以下过程来构build我的Lambda函数: 步骤1 启动Amazon Linux EC2实例并以root身份运行它: #! /usr/bin/env bash # Install the SciPy stack on Amazon Linux and prepare it for AWS Lambda yum -y update yum -y groupinstall "Development Tools" yum -y install blas –enablerepo=epel yum -y install lapack –enablerepo=epel yum -y install atlas-sse3-devel –enablerepo=epel yum -y install Cython –enablerepo=epel yum -y […]
是否有可能编写一个doctestunit testing来检查是否引发exception? 例如,如果我有一个函数foo(x) ,如果x<0 ,应该引发一个exception,我将如何编写doctest呢?
是什么让Python在Python中迭代? 即。 可以循环使用for 我有可能在Python中创build一个可迭代的类吗? 如果是这样,怎么样?
我昨天正在通过教程来构build一个Python发行包,PyPi网站一直在呼叫“奶酪店”。 这是为什么?
我有一个Express NodeJS应用程序,但是我也有一个在Python中使用的MachineLearningalgorithm。 有什么办法可以从我的NodeJS应用程序调用Python函数来利用MachineLearning库的function?
django中有多个参数的filter和链式filter有什么区别?
我有一个Python函数,它将一个列表作为参数。 如果我将参数的默认值设置为这样一个空列表: def func(items=[]): print items Pylint会告诉我“危险的默认值[]作为参数”。 所以我想知道这里最好的做法是什么?
假设我有一个2d稀疏数组。 在我真正的用例中,行和列的数量都要大得多(比如20000和50000),因此当使用密集表示法时,它不能适应内存: >>> import numpy as np >>> import scipy.sparse as ssp >>> a = ssp.lil_matrix((5, 3)) >>> a[1, 2] = -1 >>> a[4, 1] = 2 >>> a.todense() matrix([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., -1.], [ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.], [ 0., 2., 0.]]) 现在假设我有一个密度为1d的数组,其大小为3的所有非零元素(在我的现实生活中是50000): >>> d = np.ones(3) * […]
你可以用各种方式编译Python。 我想找出我的Python编译的选项。 具体的用例:我的Python是用readline编译的吗? 我知道我可以通过执行“import readline”来看到这一点,但我希望看到我的Python二进制文件的编译设置列表。 编辑:我的意思是Python可执行文件,而不是我自己编写的源代码。