建議使用pyinstaller打包,穩(wěn)定方便。
你這個錯誤是因?yàn)槟鉺etup(console=["conversion_rate.py"])這里面參數(shù)太少了。
注意:python3以后才支持yield from語法
import collections
def flatten(d, prefix="", sep="_"):
def _take_prefix(k, v, p):
if p:
yield from flatten(v, "{}{}{}".format(p, sep, k))
else:
yield from flatten(v, str(k))
if isinstance(d, dict):
for k, v in d.items():
if isinstance(v, str) or not isinstance(v, collections.Iterable):
if prefix:
yield "{}{}{}".format(prefix, sep, k), v
else:
yield k, v
elif isinstance(v, dict):
yield from _take_prefix(k, v, prefix)
elif isinstance(v, list):
for i in v:
yield from _take_prefix(k, i, prefix)
else:
pass
else:
pass
dic = {your dataset}
for key, value in flatten(dic):
print("{}: {}".format(key, value))
結(jié)果如下,應(yīng)該能拍平了
status: changed
dataset_id: 5a4b463c855d783af4f5f695
dataset_name: AE_E
dataset_label: 1- ADVERSE EVENTS - Not Analyzed
details_variables_variable_id: 5a4b4647855d783b494f9d3f
details_variables_variable_name: CPEVENT
details_variables_variable_label: CPEVENT
details_variables_status: changed
details_variables_details_r_type_new_value: unary
details_variables_details_r_type_old_value: factor
details_variables_message: Variable with different R Type
details_variables_variable_id: 5a4b4647855d783b494f9d25
details_variables_variable_name: CPEVENT2
details_variables_variable_label: CPEVENT2
details_variables_status: changed
details_variables_details_r_type_new_value: unary
details_variables_details_r_type_old_value: binary
details_variables_message: Variable with different R Type
details_variables_variable_id: 5a4b4647855d783b494f9d26
details_variables_variable_name: CP_UNSCHEDULED
details_variables_variable_label: CP_UNSCHEDULED
details_variables_status: changed
details_variables_details_r_type_new_value: undefined
details_variables_details_r_type_old_value: unary
details_variables_message: Variable with different R Type
details_variables_variable_id: 5a4b4647855d783b494f9d02
details_variables_variable_name: VISIT_NUMBER
details_variables_variable_label: VISIT_NUMBER
details_variables_status: changed
details_variables_details_r_type_new_value: unary
details_variables_details_r_type_old_value: integer
details_variables_message: Variable with different R Type
details_variables_variable_id: 5a4b4647855d783b494f9ccf
details_variables_variable_name: VISIT_NUMBER2
details_variables_variable_label: VISIT_NUMBER2
details_variables_status: changed
details_variables_details_r_type_new_value: unary
details_variables_details_r_type_old_value: binary
details_variables_message: Variable with different R Type
details_many_visits: None
針對你修改后的問題, 再加個函數(shù)就搞定:
# 這個fuck_all函數(shù)比較特例, 完全是針對你要區(qū)分的dataset下面的N個變量信息這種需求
def fuck_all(dic, prefix="details_variables"):
lst = list(flatten(dic)) # flatten函數(shù)則比較通用,任何嵌套數(shù)據(jù)集都可以用它拍平
lines = []
top = {k: v for k, v in lst if not k.startswith(prefix)}
index = 0
for key, value in lst:
if not key.startswith(prefix):
continue
else:
if not lines:
lines.append(top.copy())
if key in lines[index].keys():
index += 1
lines.append(top.copy())
lines[index][key] = value
return lines
d = {your dataset}
for i in fuck_all(d):
print(i)
結(jié)果長這樣,應(yīng)該是能滿足你需求了
{'status': 'changed', 'dataset_id': '5a4b463c855d783af4f5f695', 'dataset_name': 'AE_E', 'dataset_label': '1- ADVERSE EVENTS - Not Analyzed', 'details_many_visits': None, 'details_variables_variable_id': '5a4b4647855d783b494f9d3f', 'details_variables_variable_name': 'CPEVENT', 'details_variables_variable_label': 'CPEVENT', 'details_variables_status': 'changed', 'details_variables_details_r_type_new_value': 'unary', 'details_variables_details_r_type_old_value': 'factor', 'details_variables_message': 'Variable with different R Type'}
{'status': 'changed', 'dataset_id': '5a4b463c855d783af4f5f695', 'dataset_name': 'AE_E', 'dataset_label': '1- ADVERSE EVENTS - Not Analyzed', 'details_many_visits': None, 'details_variables_variable_id': '5a4b4647855d783b494f9d25', 'details_variables_variable_name': 'CPEVENT2', 'details_variables_variable_label': 'CPEVENT2', 'details_variables_status': 'changed', 'details_variables_details_r_type_new_value': 'unary', 'details_variables_details_r_type_old_value': 'binary', 'details_variables_message': 'Variable with different R Type'}
{'status': 'changed', 'dataset_id': '5a4b463c855d783af4f5f695', 'dataset_name': 'AE_E', 'dataset_label': '1- ADVERSE EVENTS - Not Analyzed', 'details_many_visits': None, 'details_variables_variable_id': '5a4b4647855d783b494f9d26', 'details_variables_variable_name': 'CP_UNSCHEDULED', 'details_variables_variable_label': 'CP_UNSCHEDULED', 'details_variables_status': 'changed', 'details_variables_details_r_type_new_value': 'undefined', 'details_variables_details_r_type_old_value': 'unary', 'details_variables_message': 'Variable with different R Type'}
{'status': 'changed', 'dataset_id': '5a4b463c855d783af4f5f695', 'dataset_name': 'AE_E', 'dataset_label': '1- ADVERSE EVENTS - Not Analyzed', 'details_many_visits': None, 'details_variables_variable_id': '5a4b4647855d783b494f9d02', 'details_variables_variable_name': 'VISIT_NUMBER', 'details_variables_variable_label': 'VISIT_NUMBER', 'details_variables_status': 'changed', 'details_variables_details_r_type_new_value': 'unary', 'details_variables_details_r_type_old_value': 'integer', 'details_variables_message': 'Variable with different R Type'}
{'status': 'changed', 'dataset_id': '5a4b463c855d783af4f5f695', 'dataset_name': 'AE_E', 'dataset_label': '1- ADVERSE EVENTS - Not Analyzed', 'details_many_visits': None, 'details_variables_variable_id': '5a4b4647855d783b494f9ccf', 'details_variables_variable_name': 'VISIT_NUMBER2', 'details_variables_variable_label': 'VISIT_NUMBER2', 'details_variables_status': 'changed', 'details_variables_details_r_type_new_value': 'unary', 'details_variables_details_r_type_old_value': 'binary', 'details_variables_message': 'Variable with different R Type'}
送佛送到西好了
from functools import reduce
import json
import pandas as pd
with open("your dataset file", "r") as fh:
dic = json.load(fh)
df = pd.DataFrame(reduce(lambda x, y: x + y, (fuck_all(i) for i in dic)))
df.to_csv("out.csv", index=False)
成品
解決了,是resetFields把提示信息給清了,調(diào)整下位置,移到validateFields的回調(diào)函數(shù)里就能顯示了
七牛網(wǎng)上傳文件的api,自己查一下吧。
在react當(dāng)作一個ajax來請求就好了。
Go C++等語言的可執(zhí)行文件執(zhí)行是都是加載到內(nèi)存的
模擬登陸一般有兩種,一種是直接構(gòu)建數(shù)據(jù)包,一種是模擬人操作
你可以直接用個模擬器,像webdriver,phantomjs等,直接找到對應(yīng)的文本框,輸入賬號密碼,把驗(yàn)證碼截出來,自動識別或者人工輸入,當(dāng)然如果是暴力的話,不知道網(wǎng)站是不是存在驗(yàn)證碼失效的問題,最后模擬點(diǎn)擊登錄就好了
多張圖片,或者雪碧圖,切換
你安裝的libcurl 是什么版本
對, 如果需要加上事務(wù)的話, 可以試下通過 AopContext.currentProxy() 獲取到代理對象, 然后再調(diào)用do2.
300w的key太多了吧
沒有用過Thonny, 看上去Thonny是與系統(tǒng)的Python安裝地址是分開的,你可以看看你自己的ide Thonny的安裝包所在位置下是否有,沒有的話可以通過Thonny提供的Tools → Open system shell 來安裝
pip 安裝的的庫通常在下面類似的目錄下,你可以查看一下你的系統(tǒng)相應(yīng)目錄下是否有相應(yīng)的目錄
python2.7
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages
/usr/lib/python2.7/site-packages
python3.5
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages
/usr/lib/python3.5/site-packages
如果用VIRTUAL_ENV, 則會保存在相應(yīng)環(huán)境的下的lib/pythonX.Y/dist-packages下
也可以用pip list加上pip show查看具體有哪些庫和安裝位置。
幾乎可以肯定是nginx配置,試試配置proxy_http_version 1.1;
是不是用vue的都有代碼癖啊?
iconfont.css可以作為靜態(tài)資源在index.html引入
同問?解決了碼?
natapp可以,配置也比較簡單https://natapp.cn/
<group>
// 下面的 :value=0,換成一個你在data里聲明的變量,然后賦值過去。
<x-number title="數(shù)量" v-model='value' :min="0" @on-change="change"></x-number>
</group>
vux的代碼里是watch的是父組件傳遞過來的value,當(dāng)他改變的時候才派發(fā)on-change事件。
那么他怎么改變?用v-model綁定一個變量,或者你自己實(shí)現(xiàn)v-model這個語法糖。
修改 node_modules/element-ui/lib/element-ui.common.js文件
TreeStore.prototype.getCheckedKeys函數(shù)中的if(node.checked)改為
if (node.checked||node.indeterminate)北大青鳥APTECH成立于1999年。依托北京大學(xué)優(yōu)質(zhì)雄厚的教育資源和背景,秉承“教育改變生活”的發(fā)展理念,致力于培養(yǎng)中國IT技能型緊缺人才,是大數(shù)據(jù)專業(yè)的國家
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精通HTML5和CSS3;Javascript及主流js庫,具有快速界面開發(fā)的能力,對瀏覽器兼容性、前端性能優(yōu)化等有深入理解。精通網(wǎng)頁制作和網(wǎng)頁游戲開發(fā)。
具有10 年的Java 企業(yè)應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾經(jīng)歷任德國Software AG 技術(shù)顧問,美國Dachieve 系統(tǒng)架構(gòu)師,美國AngelEngineers Inc. 系統(tǒng)架構(gòu)師。