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在不同的端口上运行microservice-2。使用Python标准或第三方库将请求从microservice-1发送到microservice-2，然后将请求发送到microservice-1。 下面是使用Python3标准库的例子: m1.py: from flask import Flask, jsonify import urllib import json app = Flask(name) @app.route('/reverse_random/string:string', methods=['GET']) def reverse(string): content = urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:5001').read().decode('utf-8') print('response from m2: ', content) string = string[::-1] return jsonify({'message': string, 'random' : json.loads(content)['message']}) if name == 'main': app.run(debug = True) m2.py: import random from flask import Flask, jsonify app = Flask(name) @app.route('/', methods=['GET']) def myRandom(): r1 = random.uniform(0, 10) return jsonify({'message': r1 }) if name == 'main': app.run(debug=True, port=5001) # running m2 on a different port than default 5000 运行m1: python3 m1.py 在新的位置运行m2: python3 m2 发送请求m1: curl http://127.0.1:50 000/reverse_random/vivek 结果： { 'message': 'keviv', 'random': 4.138115905045612 } 观察m1和m2的日志，确保调用了m2。

使用pd.concat来将它们分组通过添加相同标签，if-else是区分是否有多个列的必要条件，如果没有if-else语句，sum(axis=1)会抛出错误： new_df=pd.concat([df[col].sum(axis=1).rename(col) if len(df[col].shape)==2 else df[col] for col in df.columns.unique()],axis=1) print(new_df)

在你的代码中，计算z的时候除了0，试试下面的： plt3d = plt.figure().gca(projection='3d') xx, zz = np.meshgrid(range(10), range(10)) yy = 2 plt3d.plot_surface(xx, yy, zz) plt.show()

希望有帮助 def login(): official = {'dan': ['snow', 1], 'bob': ['golf', 2], 'bill': ['dogs', 3] } username=input('Enter your user name: ') if username in official: print('You are user number: ',official[username][1]) attempts=0 while attempts print('Unknown User') login()

先查看支持下载的版本： pip install forexconnect==0 然后，安装相应版本： pip install forexconnect==versionnumber

使用正则表达式 import re result=[] maze1 =['','* * ',' G','D',' ***'] for counter, value in enumerate(maze1): m=re.search('([a-zA-Z]+)',value) if m : result.append((counter, m.start()))

这是Reader的代码： class Reader(object): def __init__(self, stream): if isinstance(stream, str): self.name = '' self.check_printable(stream) self.buffer = stream+'\0' elif isinstance(stream, bytes): self.name = '' self.raw_buffer = stream self.determine_encoding() else: self.stream = stream self.name = getattr(stream, 'name', '') self.eof = False self.raw_buffer = None self.determine_encoding() 函数本身会检验数据类型然后做不同的处理。

尝试创建一个最小的示例，您会发现它是valoare = input()。 看起来像是你不小心从extrema =复制粘贴过来的?它对于一般的值是不需要的。如果需要，可以使用valoare = None，或者完全省略它。

偏函数(在函数编程和数学上下文中)就是所说的:没有为所有可能的参数定义函数。在编程环境中，我们通常将“未定义”解释为几种情况之一，包括未定义的行为、异常或不终止。 局部函数的一个例子是整数除法，如果除数为0，则不定义该除法(在Haskell中，它将抛出一个错误)。在上面的代码片段中，new_function是偏函数。该代码在Python中只会导致一个错误，但是如果它按照您的预期工作，那么它将是一个total(而不是partial)函数。 您很可能认为这是一个部分应用的函数。

你可以使用np.lexsort(): import numpy as np a = np.asarray([[9, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 0, 5], [7, 1, 6]]) a[np.lexsort((-a[:, 1], a[:, 0]))]lexsort

def execute(): return ''' this is imam this akarsh this is abhi '''

一个方法是使用DataFrame.merge： df1 = df[0].merge(df[1], on=['Cat1','Cat2'], suffixes=('_0','_1')) print (df1) Cat1 Cat2 Cat3_0 Prc_0 Cat3_1 Prc_1 0 11 0 5 100 5 90 1 55 1 8 100 5 95 print (df1.filter(like='Prc').sum()) Prc_0 200 Prc_1 185 dtype: int64 另一种方法是： s1 = df[0].set_index(['Cat1','Cat2'])['Prc'] s2 = df[1].set_index(['Cat1','Cat2'])['Prc'] print (s1[s1.index.isin(s2.index)].sum()) 200 print (s2[s2.index.isin(s1.index)].sum()) 185

您可以存储对列表本身的引用，并对其调用clear()，而不是存储列表的名称。 Result1={'d11':'1','d12':'2'} Result2 =['l11','l22'] def length(name): print(str(name) + ' having length is : '+ str(len(name))) def GlobalClear(): overallList = [Result1, Result2] for key in overallList: key.clear() print('Prev Length') length(Result1) length(Result2) GlobalClear() print('Final Length') length(Result1) length(Result2)

在使用.title()方法之前，需要将22(在dict中是一个int类型)转换成一个字符串。 person={'fname':'harry','lname':'max','age':22,'city':'ktm'} for value in person.values(): print(str(value).title(), end=' ')

使用： df = pd.DataFrame(np.array(L).reshape(-1, 5)).rename(columns = lambda x: f'Heading {x + 1}') print (df) Heading 1 Heading 2 Heading 3 0 a1 b1 c1 1 a2 b2 c2 2 a3 b3 c3

对新的列名和聚合函数使用GroupBy.agg和元组: df = (op1.groupby(['subject_id','date'])['val'] .agg([('val_max', 'max'),('val_min', 'min')]) .reset_index()) print (df) subject_id date val_max val_min 0 1 1/1/2017 11 5 1 1 1/2/2017 10 5 2 1 1/3/2017 16 11 3 2 1/4/2017 26 21 4 2 1/5/2017 8 5 在pandas 0.25+可以使用named aggregation: df = (op1.groupby(['subject_id','date']) .agg(val_min=pd.NamedAgg(column='val', aggfunc='min'), val_max=pd.NamedAgg(column='val', aggfunc='max')) .reset_index())

遍历元素并继续添加到另一个列表中，除非您找到一个元素“-”并且其旁边的索引也为“-”。 l = ['5', '-', '8', '2', '-', '3', '-', '-', '1', '-', '2'] final = [] for i in range(len(l)-1): # Iterate to the last second element ... if l[i] == '-' and l[i]==l[i+1]: ... continue ... final.append(l[i]) ... final ['5', '-', '8', '2', '-', '3', '-', '1', '-']

尝试将axis参数设置为none（默认为0） np.concatenate((a, b), axis=None)

declare -a pids launch_first_program & pids+=($!) launch_second_program & pids+=($!) wait '${pids[@]}' continue_with_our_day 使用后台启动进程后&，变量$!将包含子代的PID。我们可以将其收集到一个数组变量中，然后使用wait阻塞来完成所有列出的过程。

cat command.list | xargs -L 1 python3 my_script.py 这将-L 1一次向脚本传递一行（）。