在词典列表中使用“减少”
我正在尝试编写一个简单的Python函数，它将所有具有 键的值相加。我正在为这个任务编写函数式编程。因此，我需要使用 list-comprehension ， map ， filter ，或减少。在这种情况下，我认为减少是一个合理的选择。 def sum_favorites（msgs）： num_favorites = reduce（lambda x，y：x [“likes”] + y
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使用函数在指定索引处开始Python中不同长度的列表
如何将多个列表从列表中的指定索引开始组合起来，同时也将各个索引的值相加？ 如果我有3个列表： a = [1，2，3，4，5，0，0，0，0] b = [2,3,4,5,6] c = [5,2] 我怎么做到这一点，以便我可以在 b 和 c 列表> a ，并且各个指标会相加？ 例如，我可以从的第一个索引开始插入 b / code>，并从 a 的第五个索
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如何将Python的itertools.product库从列表理解转换为正常的for循环？
根据 http://docs.python.org/2/ library / itertools.html＃itertools.product 下面的函数相当于使用它们的库（我从中删除了一些我不需要的东西）： def product（* args）： ＃product（'ABCD'，'xy'） - > AxeAxBx通过CxCyDxDy 池= map（tuple，args） resul
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使用Python 2.7获取循环内部（非无限）迭代器的长度
我正在处理一些使用 itertools.imap 生成的迭代器，我想如果有一种方法可以访问 for-loop 我用来遍历元素。 我可以肯定的是，迭代器不会生成无限量的数据。 另外，因为循环的信息是从查询到数据库的，所以我可以从那里得到信息的长度，但是我使用的函数必须返回一个迭代器。 我想到了一些选择： def iterator_function（some，argument
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带有Itertools的等效嵌套循环结构
通过其电池的Python的succint语法允许冗长的代码行被表示为可读的一行。考虑下面的例子 ====================== ============================== | （3）： 范围（3）中的b ：|在范围（3）中c为 ：| print（a，b，c），| - - - - - - - - - - -
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pandas - python列表重复项筛选分组
问 题 有类似列表如下： list = ['aaa', 'aaa', 'aaa', 'aaa', 'ccc', 'ccc', 'aaa', 'aaa', 'aaa', 'aaa', 'ccc', 'ccc', 'ccc', 'aaa', 'aaa', 'ccc', 'ccc', 'ccc', 'ccc', 'ccc'] 希望能得到如下列表
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在本体密码中的itertools循环导致空格python的问题
在我的代号为vigenere的密码中，我使用itertools循环遍历关键字。这样做很好，直到我在消息中使用空格，因为它加密了空间，从而使加密错误。这是代码。 message = input（'enter message：'） keyword = input（'enter keyword ：'） def chr_to_int（char）： 返回0如果char =='z'else ord
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使用itertools.product并想要种子值
所以我写了一个小脚本来从网站下载图片。它通过一个7个alpha charactor值，其中第一个char总是一个数字。问题是如果我想停止脚本并重新启动，我必须从头开始。 我可以使用最后一个值来种子itertools.product所以我不必再经过他们了。 感谢任何输入。 这里是代码的一部分： numbers ='0123456789' alnum = numbers +
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django中嵌套的GROUP BY：返回对象
我已经看到如何在django中查询为GROUP BY？，但区别是： 我需要得到一个对象的词典，而不是值（实际上不是 values（）返回的事物的类型） ）。 我需要获得一个嵌套字典（即GROUP_BY上需要GROUP_BY）。 我的模型： class Cities .Model）： country = models.TextField（） region_or_state
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获取Python中所有可能的dict配置的列表
我有一个dict可以描述可能的配置值，例如 {'a'：[1,2]，'b'：[3,4,5]} 我想生成所有可接受的配置的列表，例如 [{'a'：1，'b'：3}， {'a' 'b'：4}， {'a'：1，'b'：5}， {'a'：2，'b'：3}， {'a '：2，'b'：4}， {'a'：1，'b'：5}] 我已经看过文档和SO，它似
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笛卡尔产品用于两个字典python
好吧，我有两个字典。 dictionary_1 = {'status'：['online'，'Away'，'Offline']， '缺席'：['yes'，'no'，'half day']} dictionary_2 = {'healthy'：['yes'，'no']， 'insane'：['yes '，'no'] 现在我需要组合它们，以便我得到一个新的字典：
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python没有输出时使用pool.map_async
在处理由pool.map调用的函数内的数据时，我遇到了非常奇怪的问题。例如，以下代码按预期工作... import csv import multiprocessing import itertools from collections import deque cur_best = 0 d_sol = deque（maxlen = 9） d_names = de
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如何从同一列的数据中读取两行以创建该列的值的组合？
在以下数据中： M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 Hx Hy S1 S2 S3 S4 ATTAAGACACCGCT ATTAAGACACCGCT TGCTGTTGTAATAT CAACAGTCCGGACG GTGTATCTGTCTTT 使用以下代码： d1 = d1.add（'g'）。add（d1.shift（））。 dropn
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将python中的单个有序列表转换为字典，蟒蛇
我似乎找不到从 t 开始的优雅方式，并导致 。 >>> t = ['a'，2，'b'，3，'c'，4] #magic >> ;> print s {'a'：2，'c'：4，'b'：3} 解决方案我已经提出似乎不那么优雅： s = dict（） for x in xrange（0，len（t），2）：s [t [i]] = t [i + 1] ＃或
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分组并汇总Python中词典列表的值
我正在尝试以一种优雅的方式写一个函数，它会将一个字典列表和一个列表组合在一起。 > 示例 my_dataset = [ { 'date'： datetime.date（2013,1,1）， 'id'：99， 'value1'：10， 'value2'：10 }， { 'date'：datetime.date（2013，1，1）， 'id'：98， 'value1'：10， 'valu
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如何在python中流入和操作大型数据文件
我有一个相对较大的（1 GB）文本文件，我想通过在各个类别之间求和来缩小大小： 地理年龄组性别比赛计数 县1 1 M 1 12 县1 2 M 1 3 县1 2 M 2 0 To： 地理数 县1 15 县2 23 如果整个文件可以适合内存但使用 pandas.read_csv（）给出 MemoryError 。所以我一直在研究其他方法，似乎有
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如何chunk csv（dict）读者对象在python 3.2？
我尝试使用多处理模块中的Pool来加速大型csv文件的读取。为此，我调整了示例（来自py2k），但它似乎csv.dictreader对象没有长度。这是否意味着我只能迭代它？ 这些问题似乎相关，但没有真正回答我的问题：
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Python：islice的性能问题
使用以下代码，我看到更长和更长的执行时间，因为我增加了islice的开始行。例如，start_row为4将在1秒内执行，但start_row为500004将需要11秒。为什么会发生这种情况，是否有更快的方法来做到这一点？我希望能够遍历大型CSV文件（几GB）中的几行范围，并进行一些计算。 import csv import itertools from collections im
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izip不工作在Python 3.x
我要导入izip模块，像这样： 从itertools import izip 但是最近从Python 2.7转换到3之后，它似乎无法正常工作。 我试图写一个csv文件： writer.writerows（izip（variable1,2）） 但我没有运气。仍然遇到错误。 解决方案 在oython3中，内置的 zip 与2.X中的
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扰乱奇怪的行为/ bug在Python itertools groupby？
我使用 itertools.groupby 来解析一个简短的制表符分隔的文本文件。文本文件有多个列，我想做的是在特定列中对所有具有特定值 x 的条目进行分组。下面的代码为一个名为 name2 的列查找变量 x 中的值。我试图这样做使用 csv.DictReader 和 itertools.groupby 。在表格中，有符合此条件的 8 行，因此应返回8个条目。而 groupby 会返回两组条目，一
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