Tag: python

为什么statistics.mean（）这么慢？

我将statistics模块的mean函数的性能与简单的sum(l)/len(l)方法进行比较，发现由于某种原因， mean函数非常慢。 我用下面的两个代码片段timeit来比较它们，有没有人知道是什么原因导致执行速度的巨大差异？ 我正在使用Python 3.5。 from timeit import repeat print(min(repeat('mean(l)', '''from random import randint; from statistics import mean; \ l=[randint(0, 10000) for i in range(10000)]''', repeat=20, number=10))) 上面的代码在我的机器上执行约0.043秒。 from timeit import repeat print(min(repeat('sum(l)/len(l)', '''from random import randint; from statistics import mean; \ l=[randint(0, 10000) for i in range(10000)]''', repeat=20, number=10))) 上面的代码在我的机器上执行大约0.000565秒。

在Python中不使用BOM将UTF-8与BOM转换为UTF-8

这里有两个问题。 我有一套通常是带有BOM的UTF-8的文件。 我想将它们（理想情况下）转换为UTF-8，不含BOM。 看起来像codecs.StreamRecoder(stream, encode, decode, Reader, Writer, errors)将处理此。 但是我没有看到使用过程中的任何好例子。 这是处理这个问题的最好方法吗？ source files: Tue Jan 17$ file brh-m-157.json brh-m-157.json: UTF-8 Unicode (with BOM) text 另外，如果我们能够处理不同的input编码而不明确地知道（见ASCII和UTF-16），那将是理想的。 看来这应该都是可行的。 是否有解决scheme，可以采取任何已知的Python编码和输出为UTF-8没有BOM？ 编辑1从下面sol'n（谢谢！） fp = open('brh-m-157.json','rw') s = fp.read() u = s.decode('utf-8-sig') s = u.encode('utf-8') print fp.encoding fp.write(s) 这给了我以下错误： IOError: [Errno 9] Bad file descriptor 新闻快报 我被告知在评论中，错误是我用模式'rw'而不是'r +'/'r + b'打开文件，所以我最终应该重新编辑我的问题，并删除解决的部分。

python中dir和__dict__最大的区别是什么？

class C(object): def f(self): print self.__dict__ print dir(self) c = C() cf() 输出： {} ['__class__', '__delattr__','f',….] 为什么自我中没有“f”.__ dict__

python的genericscatch

我有一些非常奇怪的行为，似乎导致无声的例外。 我如何编写一个通用的try catch来debugging所有的exception。 有些东西是： try: # something that fails except e: print e 更详细地介绍一下这个问题： 我有一个Django应用程序，在我的计算机上（Ubuntu Linux 8.10）通过runserver和mod-python工作正常。 在部署服务器上（Ubunut Linux 8.10），它通过runserver正常工作，但通过mod-python中的apache失败。 我已经将原因减less到了使用Berkeley DB（bsddb.db）和辅助键的应用程序的一部分。 辅助键的callback方法使用pickle来格式化键。 当我调用一个单一的值时，它失败。 但是，只有当我使用cPickle时才会失败，并且在callback函数之外的相同值上使用pickle也是可行的。 我只是想知道为什么它与cPickle失败。

Python中的可选标准input与argparse

我发现非常有用的语法 parser.add_argument('-i', '–input-file', type=argparse.FileType('r'), default='-') 用于指定一个input文件或使用stdin，这两个我都想在我的程序中使用。 但是，input文件并不总是必需的。 如果我不使用-i或redirectinput $ someprog | my_python_prog $ my_python_prog < inputfile 我不希望我的Python程序等待input。 我希望它只是移动并使用默认值。

为什么Python的mmap不能处理大文件？

[编辑：这个问题只适用于32位系统。 如果你的计算机，你的操作系统和你的python实现是64位的，那么mmap-large文件的工作是可靠的，效率非常高。 我正在写一个模块，其中包括允许按位读取访问文件。 这些文件可能很大（数百GB），所以我写了一个简单的类，让我像string一样对待文件，并隐藏所有的查找和读取。 当时我写封装类，我不知道mmap模块 。 在阅读mmap的文档时，我认为“很好 – 这正是我所需要的，我将取出我的代码，并用mmapreplace它，这可能更有效，删除代码总是好的。 问题是，mmap不适用于大文件！ 这对我来说是非常惊人的，因为我认为这也许是最明显的应用。 如果该文件高于几千兆字节，那么我得到一个EnvironmentError: [Errno 12] Cannot allocate memory 。 这只会发生在一个32位的Python版本，所以它似乎没有地址空间，但我找不到任何文档。 我的代码只是 f = open('somelargefile', 'rb') map = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) 所以我的问题是我在这里错过了一些明显的东西？ 有没有办法让mmap在大文件上移植工作，还是应该回到我的天真文件包装？ 更新：似乎有一种感觉，Python mmap应该与POSIX mmap具有相同的限制。 为了更好地expression我的挫折感，这里有一个简单的类，它只有mmap的一小部分function。 import os class Mmap(object): def __init__(self, f): """Initialise with a file object.""" self.source = f def __getitem__(self, key): try: # […]

字典的元组列表

以下是我目前如何将元组列表转换为Python中的字典： l = [('a',1),('b',2)] h = {} [h.update({k:v}) for k,v in l] > [None, None] h > {'a': 1, 'b': 2} 有没有更好的办法？ 似乎应该有一个class轮来做到这一点。

有没有理由不使用有序的字典？

我指的是collections模块中的OrderedDict 。 如果它具有可订购的附加function，我认为可能经常不需要，但即使如此，是否有任何缺点？ 它慢吗？ 它是否缺less任何function？ 我没有看到任何遗漏的方法。 总之，为什么我不应该总是用这个而不是一个正常的字典呢？

嵌套函数如何在Python中工作？

def maker(n): def action(x): return x ** n return action f = maker(2) print(f) print(f(3)) print(f(4)) g = maker(3) print(g(3)) print(f(3)) # still remembers 2 为什么嵌套函数会记住第一个值2即使maker()已经返回并在调用action()的时候退出？

Python中是否有“multimap”实现？

我是Python新手，熟悉其他 语言的Multimaps实现。 Python是否具有内置的这种数据结构，或者可以在常用的库中使用？ 为了说明我的意思是“多图”： a = multidict() a[1] = 'a' a[1] = 'b' a[2] = 'c' print(a[1]) # prints: ['a', 'b'] print(a[2]) # prints: ['c']