Python: независимый от платформы способ изменения переменной среды PATH

Есть ли способ изменить переменную среды PATH независимым от платформы способом с помощью python? Что-то похожее на os.path.join ()?

Как использовать экспорт с Python в Linux

Мне нужно сделать такой экспорт в Python: # export MY_DATA="my_export" Я попытался сделать: # -*- python-mode -*- # -*- coding: utf-8 -*- import os os.system('export MY_DATA="my_export"') Но когда я перечисляю экспорт, «MY_DATA» не появляется: # export Как я могу экспортировать с помощью Python без сохранения «my_export» в файл?

Сброс объекта генератора в Python

У меня есть объект-генератор, возвращаемый несколькими выходами. Подготовка к вызову этого генератора довольно трудоемкая операция. Вот почему я хочу несколько раз использовать генератор. y = FunctionWithYield() for x in y: print(x) #here must be something to reset 'y' for x in y: print(x) Конечно, я принимаю во внимание копирование контента в простой список.

Разбирая пустую строку в Python, почему split () возвращает пустой список в то время как split ('\ n') возвращает ?

Я использую split('\n') для получения строк в одной строке и обнаружил, что ''.split() возвращает пустой список, [] , в то время как ''.split('\n') возвращает [''] , Есть ли какая-то конкретная причина такой разницы? И есть ли более удобный способ подсчета строк в строке?

Как я могу использовать valgrind с расширениями Python C ++?

У меня есть расширения Python, реализованные на классах C ++. У меня нет цели C ++ для запуска valgrind. Я хочу использовать valgrind для проверки памяти. Могу ли я использовать valgrind с Python?

datetime dtypes в pandas read_csv

Я читаю файл csv с несколькими столбцами datetime. Мне нужно установить типы данных при чтении в файле, но иногда возникают проблемы. Например: headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] dtypes = ['datetime', 'datetime', 'str', 'float'] pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes) При запуске появляется сообщение об ошибке: TypeError: data type "datetime" not understood Преобразование столбцов после факта […]

Итерации по парам в списке (круговой) в Python

Проблема проста, я хочу перебирать каждый элемент списка, а следующий – попарно (обертывая последний с первым). Я подумал о двух непитонистских способах этого: def pairs(lst): n = len(lst) for i in range(n): yield lst[i],lst[(i+1)%n] а также: def pairs(lst): return zip(lst,lst[1:]+[lst[:1]]) ожидаемый результат: >>> for i in pairs(range(10)): print i (0, 1) (1, 2) (2, 3) […]

Как повысить скорость работы с помощью Stanford NLP Tagger и NLTK

Есть ли способ использовать Standford Tagger более эффектно? Каждый вызов обертки NLTK запускает новый экземпляр java для проанализированной строки, который очень медленный, особенно когда используется более крупная модель иностранного языка … http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#module-nltk.tag.stanford

Пакет Python Requests: обработка xml-ответа

Мне очень нравится пакет requests и его удобный способ обработки ответов JSON. К сожалению, я не понял, могу ли я также обрабатывать ответы XML. Кто-нибудь знает, как обрабатывать ответы XML с пакетом requests ? Нужно ли включать другой пакет, такой как urllib2 для XML-декодирования?

Как я могу вручную создать файл .pyc из файла .py

По какой-то причине я не могу зависеть от оператора «import» Python для автоматического создания файла .pyc Есть ли способ реализовать функцию следующим образом? def py_to_pyc(py_filepath, pyc_filepath): …

Python - лучший язык программирования в мире.