Tag: python

我们可以用BeautifulSoup来使用xpath吗？

我正在使用BeautifulSoup刮一个url，我有以下代码 import urllib import urllib2 from BeautifulSoup import BeautifulSoup url = "http://www.example.com/servlet/av/ResultTemplate=AVResult.html" req = urllib2.Request(url) response = urllib2.urlopen(req) the_page = response.read() soup = BeautifulSoup(the_page) soup.findAll('td',attrs={'class':'empformbody'}) 现在在上面的代码中，我们可以使用findAll来获取与它们相关的标签和信息，但是我想使用xpath，如果可能的话，可以使用xpath和BeautifulSoup，任何人都可以给我一个示例代码，以便它更有帮助。

为什么Python pep-8强烈推荐使用缩进标签进行缩进？

我在Stack Overflow和PEP 8上看到，build议只在Python程序中使用空格来缩进。 我可以理解需要一致的缩进，我感到痛苦。 是否有空间优先的基本原因？ 我会认为，标签是更容易处理。

Tensorflow使用标签读取图像

我正在用Tensorflowbuild立一个标准的图像分类模型。 为此，我input图像，每个图像分配一个标签（数字在{0,1}）。 数据因此可以使用以下格式存储在列表中： /path/to/image_0 label_0 /path/to/image_1 label_1 /path/to/image_2 label_2 … 我想使用TensorFlow的排队系统来读取我的数据并将其提供给我的模型。 忽略标签，可以通过使用string_input_producer和wholeFileReader轻松实现。 这里代码： def read_my_file_format(filename_queue): reader = tf.WholeFileReader() key, value = reader.read(filename_queue) example = tf.image.decode_png(value) return example #removing label, obtaining list containing /path/to/image_x image_list = [line[:-2] for line in image_label_list] input_queue = tf.train.string_input_producer(image_list) input_images = read_my_file_format(input_queue) 但是，由于图像数据被有意地作为inputstream水线的一部分进行混洗，标签在该过程中丢失。 通过input队列将图像数据与标签一起推送的最简单方法是什么？

Python追加（）与列表中的+运算符，为什么这些给出不同的结果？

为什么这两个操作（ append() resp。 + ）给出不同的结果？ >>> c = [1, 2, 3] >>> c [1, 2, 3] >>> c += c >>> c [1, 2, 3, 1, 2, 3] >>> c = [1, 2, 3] >>> c.append(c) >>> c [1, 2, 3, […]] >>> 在最后一种情况下，实际上有一个无限recursion。 c[-1]和c是一样的。 为什么和+操作有所不同？

保留装饰function的签名

假设我写了一个装饰器来做一些非常通用的事情。 例如，它可能会将所有参数转换为特定types，执行日志logging，实现记忆等。 这里是一个例子： def args_as_ints(f): def g(*args, **kwargs): args = [int(x) for x in args] kwargs = dict((k, int(v)) for k, v in kwargs.items()) return f(*args, **kwargs) return g @args_as_ints def funny_function(x, y, z=3): """Computes x*y + 2*z""" return x*y + 2*z >>> funny_function("3", 4.0, z="5") 22 一切都很好，迄今。 但是有一个问题。 装饰的function不保留原始function的文档： >>> help(funny_function) Help on function […]

推荐的方式是：matplotlib或pylab？

我发现我可以用Python来绘制 ： import matplotlib matplotlib.pyplot.plot(…) 要么： import pylab pylab.plot(…) 这两个使用相同的matplotlib绘图代码。 那么，Python社区推荐哪一种作为更好的绘图方法呢？ 为什么？

强制Python放弃原生sqlite3并使用（安装的）最新的sqlite3版本

我试图摆脱的错误消息是： AttributeError：'sqlite3.Connection'对象没有属性'enable_load_extension' 我'easy_install'-ed最新的sqlite3版本和python莫名其妙地知道它在那里，因为sqlite3.version_info产生3.6.13。 在这个版本中，连接应该有'enable_load_extension'属性。 我认为是python仍然使用原生sqlite3模块，我认为是2.4.1自sqlite3.version（iso sqlite3.version_info）产生2.4.1。 问题是我如何强制python的所有sqlite3调用使用新的sqlite3模块？

打印一个类的所有实例

使用Python中的类，如何定义一个函数来以函数中定义的格式打印该类的每个实例？

Matplotlib – 标记每个bin

我目前正在使用Matplotlib创build一个直方图： import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as pyplot … fig = pyplot.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1,) n, bins, patches = ax.hist(measurements, bins=50, range=(graph_minimum, graph_maximum), histtype='bar') #ax.set_xticklabels([n], rotation='vertical') for patch in patches: patch.set_facecolor('r') pyplot.title('Spam and Ham') pyplot.xlabel('Time (in seconds)') pyplot.ylabel('Bits of Ham') pyplot.savefig(output_filename) 我想让x轴标签更有意义。 首先，这里的x轴刻度似乎限于五个刻度。 不pipe我做什么，似乎都无法改变这一点 – 即使我添加了更多的xticklabels，它也只使用前五个。 我不确定Matplotlib如何计算这个值，但是我认为它是从范围/数据自动计算的？ 有什么办法可以提高x-tick标签的分辨率 – 甚至是每个bar / bin一个点的分辨率 ？ （理想情况下，我也希望秒数以毫秒/毫秒为单位进行重新格式化，但这是另一天的问题）。 其次，我希望每个单独的酒吧都标有这个垃圾箱的实际数量，以及所有垃圾箱的总数的百分比。 […]

Java Python集成

我有一个Java应用程序需要与第三方库集成。 图书馆是用Python编写的，我对此没有任何发言权。 我试图找出最好的方法来整合它。 我正在尝试JEPP（Javaembedded式Python） – 有谁曾经使用过？ 我的另一个想法是使用JNI与Python的C绑定进行通信。 任何想法，最好的办法做到这一点，将不胜感激。 谢谢。