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为什么'（）is（）'在'为'时返回True，'{}是{'是'返回False？: 从我已经知道，使用[], {}或()来实例化对象返回一个新的list, dict或tuple实例; 一个具有新身份的新实例对象。这是相当清楚的，直到我真正testing它，我注意到() is ()实际上返回True而不是预期的False ： >>> () is (), [] is [], {} is {} (True, False, False) 如预期的那样，这种行为在分别使用list() ， dict()和tuple()创build对象时也performance出来： >>> tuple() is tuple(), list() is list(), dict() is dict() (True, False, False) 我可以在tuple()的文档中find唯一相关的信息： […]例如， tuple('abc')返回('a', 'b', 'c')和tuple([1, 2, 3])返回(1, 2, 3) 。如果没有参数，构造函数将创build一个新的空元组() 。我只想说，这还不足以回答我的问题。那么，为什么空元组具有相同的身份，而其他的如列表或字典不是？

优点和缺点使用芹菜与RQ: 目前我正在从事python项目，需要实现一些后台作业（主要是电子邮件发送和大量数据库更新）。我使用Redis进行任务代理。所以在这一点上，我有两个候选人：芹菜和RQ 。我对这些工作队伍有一些经验，但我想请你们分享一下使用这些工具的经验。所以。什么优点和缺点使用芹菜与RQ。任何适合使用芹菜与RQ的项目/任务的例子。芹菜看起来相当复杂，但它是全function的解决scheme。其实我不认为我需要所有这些function。从另一方来说，RQ非常简单（例如configuration，集成），但它似乎缺less一些有用的function（例如任务撤销，代码自动重装）

我怎样才能使用从ajax发布的数据？: 我无法从jquery ajax获取数据发布。 $('#clickme').click( function() { var data = save_input(); // data data['_sid'] = $survey_id; // survey_id injected from flask data['_uip'] = $user_ip; // user_ip injected from flask, request.remote_addr $.ajax({ type : "POST", url : "{{ url_for('mod.load_ajax') }}", data: JSON.stringify(data), contentType: 'application/json;charset=UTF-8', success: function(result) { console.log(result); } }); console.log(data); }); 从代码来看， data是一个javascript对象 { 'foo' : 'foo', […]

在Python中求幂 – 我应该更喜欢**运算符而不是math.pow和math.sqrt？: 在我的领域里，将一些数字平方，一起操作，并取结果的平方根是很常见的。这是在毕达哥拉斯定理和RMS计算，例如。在numpy，我做了以下几点： result = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.pow(some_vector, 2))) 而在纯Python中，可能会有这样的情况： result = math.sqrt(math.pow(A, 2) + math.pow(B,2)) # example with two dimensions. 然而，我一直在使用这种纯粹的Pythonforms，因为我发现它更紧凑，独立于import，看似等价： result = (A**2 + B**2)**0.5 # two dimensions result = (A**2 + B**2 + C**2 + D**2)**0.5 我曾经听到一些人认为**运算符是一种黑客攻击，并且通过以0.5来幂数来排列数字是不太可读的。但是我想问的是如果： “有没有计算理由比第三个select前两个select？” 谢谢阅读！

用于部署Python应用程序的跨平台gui工具包: build立在： http : //www.reddit.com/r/Python/comments/7v5ra/whats_your_favorite_gui_toolkit_and_why/ 优点： 1 – 易于devise/整合 – 学习曲线 2 – * nix，Windows，Mac支持/可用性，原生l＆f的额外点数，支持移动或网页 3 – pythonic API 4 – 质量文件 – 我想做一些更复杂的事情，现在呢？ 5 – 轻量级包装，所以没有必要包括一个完整的安装程序（py2exe，py2app将理想的工作原样，不会产生gazillion MB文件） 6 – 许可 7 – 其他人？（请注明）竞争者： 1 – tkinter，目前支持（截至2.6,3.0） 2 – pyttk库 3 – pyGTK 4 – pyQt 5 – wxPython 6 – HTML-CGI通过基于Python的框架（Django，Turbogears，web.py，Pylons …）或粘贴 7 […]

Python的关机程序在哪里被logging？: CPython有一个奇怪的行为，在关机期间将模块设置为None。这closures了我写的一些multithreading代码closures时的错误日志logging。我无法find这种行为的任何文件。在PEP 432中提到： […]显着减less将经历“模块全局设置为无”行为的模块的数量，该行为被用于审议中断周期并试图干净地释放更多的外部资源。有关于此行为的SO问题， C API文档提到了embedded式解释器的closures行为。我还在python-dev和相关的CPython bug中find了相关的线程：这个补丁不会改变模块对象在解除分配后立即清除其全局variables字典的行为。这种行为在哪里logging？是Python 2具体吗？

使用pandas合并时如何保持索引: 我想合并两个数据DataFrames ，并保留第一帧的索引作为合并数据集上的索引。但是，当我进行合并时，生成的DataFrame具有整数索引。我怎样才能指定我想从左边的数据框保持索引？ In [4]: a = pd.DataFrame({'col1': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, 'to_merge_on': {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}}) In [5]: b = pd.DataFrame({'col2': {0: 1, 1: 2, 2: 3}, 'to_merge_on': {0: 1, 1: 3, 2: 5}}) In [6]: a Out[6]: col1 to_merge_on a 1 1 b 2 3 c 3 4 […]

pandas中的多指标分类: 我有一个pandasdf中的多索引列的数据集，我想按特定列中的值进行sorting。我曾尝试使用sortindex和sortlevel，但一直没有能够得到我期待的结果。我的数据集如下所示： Group1 Group2 ABCABC 1 1 0 3 2 5 7 2 5 6 9 1 0 0 3 7 0 2 0 3 5 我想sorting所有的数据和索引在第1组中列C按降序排列，所以我的结果如下所示： Group1 Group2 ABCABC 2 5 6 9 1 0 0 1 1 0 3 2 5 7 3 7 0 2 0 3 5 是否有可能做到这一点与我的数据所在的结构，或者我应该交换Group1的索引？

在逐行迭代的同时更新pandas数据框: 我有一个pandas数据框，看起来像这样（它是一个很大的） date exer exp ifor mat 1092 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19 1093 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19 1094 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19 1095 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19 1096 2014-03-17 American M 528.205 2014-05-17 现在我想逐行迭代，当我走过每一行， ifor在每行的值可以改变，取决于一些条件，我需要查找另一个dataframe。现在，我如何更新这个迭代。试了几件事，没有一个工作。 for i, row in df.iterrows(): if <something>: row['ifor'] = x else: row['ifor'] = y df.ix[i]['ifor'] […]