admin


Preguntas recientes
Respuestas recientes
  • Consulta de instancias de modelo que están relacionadas indirectamente

    hace 7 horas

    Puede .filter(…) [Django-doc] con:

     Review.objects.filter( cart__job__complete=True )

    Se pueden utilizar guiones bajos dobles ( __ ) para examinar las relaciones "a través ".

    Por lo tanto, esto recuperará todas las Review para las que Cart relacionado para el cual existe un Job relacionado que tiene complete=True .

  • Listas anidadas: cambiar la estructura de una lista anidada (reducción de anidamiento)

    hace 11 horas

    Utilice from_iterables de itertools

     import itertools flat_list = list(itertools.chain.from_iterable(training_data))

  • ¿Cómo crear una barra de degradado vertical con animación?

    hace 15 horas

     div { height: 400px; width: 20px; background: linear-gradient(0deg, #ffee00, #ff0000, #ff00ff); background-size: 200% 200%; -webkit-animation: AnimationName 5s ease infinite; -moz-animation: AnimationName 5s ease infinite; animation: AnimationName 5s ease infinite; } @keyframes AnimationName { 0%{background-position:50% 0%} 50%{background-position:50% 100%} 100%{background-position:50% 00%} }
     <div></div>

  • ¿Cómo mostrar todos los valores de los campos de un modelo desde un formulario en Django?

    hace 1 día

    Está intercambiando las instance= . Usted proporcionó usario_form el objeto de user user_form el objeto de usario Necesitas hacer lo contrario:

     def modificar_cadastro(request): if request.method == 'POST': # … else: # not request.user ↓ usuario_form = UsuarioForm( instance=request.user.usuario ) # not request.user.usario ↓ user_form = UserForm( instance=request.user ) # …

  • ¿Cómo hacer un marco de datos de un json anidado en Python? El json es recursivo tiene los mismos nombres de clave que deben tener un marco de datos como una misma columna

    hace 1 día

    Intentar:

     dct = { "employee": [ { "company": "xxx", "address": "yyy", "person": [ { "name": "myname", "qualifications": "graduate", "person": [ { "name": "myname2", "qualifications": "graduate2", "person": [ { "name": "myname3", "qualifications": "graduate3", } ], } ], } ], } ] } def get_employees(d, company=None, address=None): if isinstance(d, dict): company = d.get("company", company) address = d.get("address", address) if "name" in d: yield company, address, d["name"], d.get("qualifications") yield from get_employees(d.get("person"), company, address) elif isinstance(d, list): for v in d: yield from get_employees(v, company, address) df = pd.DataFrame( get_employees(dct["employee"]), columns=["company", "address", "name", "qualifications"], ) print(df)

    Huellas dactilares:

     company address name qualifications 0 xxx yyy myname graduate 1 xxx yyy myname2 graduate2 2 xxx yyy myname3 graduate3

  • Modificar .bash_aliases con Python

    hace 1 día

    No puedo encontrar una manera de determinar qué usuario ejecutó el script para modificar su archivo.

    Puede hacer referencia al archivo ~/.bash_aliases en su script y ejecutarlo sin sudo, a menos que su usuario actual sea root.

    EDITAR: Simplemente necesita agregar privilegios de escritura a .bash_aliases para cada usuario al que pertenece.

  • ¿Cómo usar lambda teniendo entradas en Python?

    hace 1 día

    Supongo que puedes hacer esto ... pero probablemente no deberías (ver PEP8 )

     # def d_a(): < you dont need(or want) this line ... d_a_compute = lambda v_i, t, a: (v_i * t) + (0.5 * a) * (t ** 2) ... if choice == "d_a": result = d_a_compute( # <- you need to actually call you lambda float(input("Enter the initial velocity: ")), # v_i float(input("Enter the time: ")), # t float(input("Enter the acceleration: ")) # a ) print("DA = ", result)

    como se señaló en los comentarios, es casi seguro que es más legible usar una función normal aquí (de hecho, en PEP8 se menciona explícitamente que debe usar una definición de función normal en lugar de asignar una lambda a una variable)

     def d_a_compute(v_i, t, a): return (v_i * t) + (0.5 * a) * (t ** 2)

    en lugar de

  • Conversión de encabezados de estructura desde y hacia vec &lt;char&gt;

    hace 1 día

    Con cada iteración, incrementa step el tamaño del paquete actual. Es un índice en el stream de donde comienza el siguiente paquete. Sin embargo, agrega a bitr este índice, lo que da como resultado un comportamiento indefinido porque bitr se ha incrementado más allá del final del búfer.

    Lo que obtienes es:

     start of 1st loop: bitr = 0 start of 2nd loop: bitr = 51 (size of first packet) start of 3rd loop: bitr = 139 (51 + 51 + 37, 2 * size of first packet + size of second packet)

    Lo que quieres hacer es incrementar bitr la misma cantidad que incrementaste step ( bitr+=header.len + sizeof(header_t); ), o establecer set bitr en el índice recién calculado ( bitr = &stream[step]; ).

  • ¿Snowflake Java UDF no puede devolver una matriz de flotadores?

    hace 2 días

    Consulte los documentos para ver los tipos permitidos: float está bien, pero `Float no es compatible.

    Por lo tanto, este es el código corregido:

     create or replace function float_array_test() returns array language java handler='MyClass.test' as $$ class MyClass { public static float[] test() { return new float[] {(float)1.1, (float)2.2}; } } $$;

    Pero tenga cuidado con los incompatible types: double cannot be converted to Float , por eso tuve que lanzar los dobles codificados de forma rígida para flotar.

    Una solución aún mejor es usar dobles en la tierra de Java, que se convertirán en flotadores en la tierra de Snowflake sin pérdida de precisión:

     create or replace function float_array_test() returns array language java handler='MyClass.test' as $$ class MyClass { public static double[] test() { return new double[] {1.1, 2.2}; } } $$;

  • Python usando listas de comprensión anidadas para crear un aumento acelerado

    hace 2 días

    Esto debería comportarse de la misma manera que lo hace su bucle for.

     numbers = [x * (i+1) for x, i in zip(range(50), range(50))]

    o

     numbers = [x * i for x, i in zip(range(50), range(1, 51))]