如何优化pandas中的设置项
优化pandas中的设置项可以通过以下几个步骤来实现：
- 了解pandas的设置项：pandas提供了一些设置项，可以通过修改这些设置来优化pandas的性能和功能。常见的设置项包括显示选项、数据类型选项、内存管理选项、计算选项等。
- 使用合适的数据类型：pandas中的每个列都有对应的数据类型，选择合适的数据类型可以减少内存消耗，提高计算效率。例如，可以使用整数类型代替浮点数类型，使用类别类型代替字符串类型等。可以使用
astype()函数将列的数据类型转换为更适合的类型。 - 设置适当的显示选项：pandas的显示选项控制着数据框、序列等对象在输出时的显示方式。可以设置显示的列数、行数、小数位数等。可以使用
set_option()函数设置显示选项，例如pd.set_option('display.max_columns', 20)设置显示的最大列数为20。 - 使用内存优化技巧：pandas中的数据结构在内存中占用较多的空间，可以使用一些技巧减少内存消耗。例如，可以使用
category类型代替字符串类型，使用稀疏数据结构来存储稀疏数据，使用to_datetime()函数将日期列转换为日期类型等。 - 使用并行计算：pandas支持并行计算，可以使用
dask库将pandas操作转换为并行计算任务。通过并行计算可以提高计算速度，特别是对于大数据集的操作。 - 使用合适的算法和技巧：对于一些复杂的计算任务，可以使用合适的算法和技巧来优化性能。例如，可以使用
apply()函数代替循环操作，使用向量化操作代替逐元素操作等。
总结起来，优化pandas中的设置项可以通过选择合适的数据类型、设置适当的显示选项、使用内存优化技巧、使用并行计算、使用合适的算法和技巧来实现。以下是一些相关的腾讯云产品和文档链接：
- 腾讯云CVM：弹性云服务器，可用于运行pandas和其他计算任务。
- 腾讯云COS：对象存储服务，可用于存储和管理大规模的数据集。
- 腾讯云CDN：内容分发网络，可加速数据传输，提高数据的访问速度和性能。
- 腾讯云SCF：无服务器云函数，可用于实现并行计算和异步任务。
- 腾讯云VPC：虚拟私有网络，提供网络隔离和安全保护，保障数据传输的安全性。
希望以上内容能对您有所帮助！
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我最近开始使用Google Cloud Platform，我在Linux环境中的Cloud Shell中运行我的python脚本。
在运行其中一个使用pandas库的脚本时，我遇到了非常令人不快的错误，即：
Traceback (most recent call last):
File "pandas_excercises.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
File "/home/dann_frol/.local/lib64/python3.6/site-packages/pan
浏览 0提问于2020-07-07得票数 2
2回答
Pandas有许多依赖项，例如matplotlib、statsmodels、numexpr等。
假设我安装了Pandas，并且更新了它的许多依赖项，如果我不更新Pandas，我会遇到什么问题吗？
浏览 5提问于2014-05-21得票数 0
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1回答
如何调试函数使用的时间？
、、、
我正在向内存中加载一个大Pandas数据帧。我可以用%%time魔法度量所需的时间：
%%time
df = pd.read_csv(data_file)
CPU times: user 3min 53s, sys: 57.5 s, total: 4min 50s
Wall time: 21min 2s
系统大约有16分钟的时间将CPU分配给其他进程。我知道我的过程不会花费100%的时间()。但是，因为这是我专门使用的虚拟机，我想这16分钟中的大部分都是与数据加载任务相关的进程。
如果我对与htop一起使用的资源进行可视化检查，那么大多数核心都是空闲的，系统缓慢地增加交换内存的数量。我想交换
浏览 0提问于2017-07-20得票数 0
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1回答
我们如何在没有安装pandas的环境中运行实现pandas模块的python脚本？
例如，在服务器上，我们没有安装python模块的权限。我们有一个使用pandas模块的脚本，那么我们如何运行这些脚本呢？
浏览 4提问于2020-02-26得票数 1
目前，我正在尝试将一些代码迁移到polars，但注意到了过程中的一些性能差异。
import os, platform, timeit, numpy as np, pandas as pd, polars as pl
data = np.random.rand(100000, 1)
df_pandas = pd.DataFrame(data)
df_polars = pl.DataFrame(data)
def timer(expr):
return round(min(timeit.repeat(expr, repeat=5, number=5)), 8)
print("
浏览 3提问于2022-06-18得票数 1
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我有以下DataFrame，它由整数值组成：
df = pd.DataFrame(data=1, columns=['a','b'], index=[1,2,3])
a b
1 1 1
2 1 1
3 1 1
我想在单个单元格上设置缺失的值，当我尝试：
df.at[1,'a'] = np.nan
然后我得到了这个例外：
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "
浏览 0提问于2018-11-02得票数 2
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3回答
熊猫按字符串成整数
、、、、
在Pandas数据帧列中，我希望将字符串中的每个字符转换为整数(就像用ord()所做的那样)，并将100添加到左边。我知道如何用一个常规字符串来完成这个任务：
st = "JOHNSMITH4817001141979"
a=[ord(x) for x in st]
b=[]
for x in a:
b.append('{:03}'.format(x)) #Add leading zero, ensuring 3 digits
b=['100']+b
b=''.join([ "%s"%x for x in b
浏览 3提问于2016-11-14得票数 1
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我对如何在Python中创建Pandas dataframe感到困惑：
dictionaryfrom list of list
为什么不允许这样做：
import pandas as pd
dict1 = {'hugo': 1, 'francis': 2}
pd.DataFrame(dict1)
然而，这是允许的：
import pandas as pd
dict2 = {'hugo': [1], 'francis': [2]}
pd.DataFrame(dict2)
而且，这到底是如何工作的呢？为什么datafram
浏览 3提问于2019-09-18得票数 1
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1回答
记忆巨蟒
、、
下面的代码用于读取csv文件并将输出写入csv文件。这个代码运行得很好。但是，当csv文件大小(行数)增加时，就会产生错误。我试着将Xms改为512 m，Xmx改为2024m，XX:ReservedCodeCacheSize改为480 m。但还是有记忆错误。
Traceback (most recent call last):
File "/root/PycharmProjects/AppAct/statfile.py", line 5, in <module>
df = df.astype(float)
File "pandas/core/gener
浏览 8提问于2019-10-08得票数 0
我目前在ECS上使用1.10.9气流。我在requirements.txt文件中显式地指定了气流版本，如下所示。
apache-airflow[aws,celery,crypto,gcp,jdbc,mysql,password,postgres,slack,statsd]==1.10.9
在发布pandas_gbq.gbq 0.15.0之后，我们的气流集群在Web上显示了这个错误。
cannot import name '_check_google_client_version' from 'pandas_gbq.gbq'
这是因为bigquery_hook从p
浏览 4提问于2021-04-07得票数 4
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我正在以表的形式将数据库中的表调用到synapse中。然后我的下一步是转换为pandas，这样我就可以运行所有与pandas.However相关的代码。当我将表转换为pandas时，会话将被终止。我已经通过转换为拼花文件，但我不能转换为拼花从一个表，然后读取熊猫数据帧。这方面有没有什么最佳实践： %pyspark
rawdata = spark.sql("""select Invoice_Flag,
Vendor_Name,Market,
Inv_Age,Inv_Amount_In_GC,
Inv_Early_Late_Flag
FROM default.Regres
浏览 13提问于2021-04-20得票数 0
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在R中，我们只需使用两行代码就可以读取给出它的URL的私有google表。
library(googlesheets4)
manifest <- read_sheet(url)
库googlesheets4负责身份验证，在哪里存储信息等，并自动将所有内容加载到表中。
我怎样才能对python做类似的事情呢？
import pandas as pd
import package as pck # Some package
pandas_dataframe = pck.read(sheetURL)
有没有一个python包可以做到这一点？理想情况下，它将处理身份验证。
浏览 4提问于2021-10-12得票数 3
我正在开发一个现有的Python3代码库，它提供了一个setup.py，因此该代码被安装为一个Python库。我正在尝试将这个内部库安装到它自己的依赖项(通常的数据科学库，如pandas、pyodbc、sqlalchemy等)。
我希望有这个内部库来处理这些依赖项，并假设(如果安装了该库)，那么所有的传递依赖项都假定是安装了。我还想要这个包的Anaconda (conda)版本，而不是pip版本。
我从requirements.txt开始，但很快就在setup.py中转到了这个字段。
install_requires=[
"pyodbc>=4.0.27",
浏览 0提问于2019-09-06得票数 14
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1回答
我试图合并一个文件夹中的多个csv文件。
它们看起来如下(实际上有两个以上的df)：
df1
LCC acres
2 10
3 20
4 40
5 5
df2
LCC acres_2
2 4
3 2
4 40
5 6
6 7
我想把所有的数据存储在一个列表中，然后将它们合并到减。要做到这一点，他们需要有相同的索引。
我正在尝试这个代码：
combined = []
reindex = [2,3,4,5,6]
folder = r'C:\path_to_files'
for f in os.listdir(folder
浏览 2提问于2017-05-27得票数 1
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我正在学习如何在ipython笔记本中使用熊猫：
import pandas as pd
但我得到了以下错误：
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-c7ecb2b0a99d> in <module>()
----> 1 from pandas import *
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\__init__.py in <module>()
20
2
浏览 4提问于2017-03-26得票数 6
2回答
基于PyPy的数据采集
、、、
PyPy在加速我的代码方面做得很好(对于没有使用Pandas的代码部分)。然而，当涉及到在PyPy上使用Pandas时，它并没有像预期的那样加快代码的速度。我正在寻找一种方法，用几行不依赖Pandas的代码替换代码的这一部分，这样我就可以从PyPy的全部功能中受益。Pandas的任务非常简单:我有四个数据帧df_AB、df_CD、df_AC和df_BD。我首先用AB和CD，df_tot建立了一个合并的数据框架。删除包含重复值的行，并对所获得的数据帧进行排序。然后，将获得的df_tot与df_AC和df_BD进行比较，如果A和C列中的值存在于df_AC中，而B和D中的值存在于df_AD中，则在d
浏览 3提问于2022-10-29得票数 0
2回答
pandas-profiling (看起来)是一个令人愉快的小包，它改进了pd.DataFrame.describe()方法。我决定使用conda安装它，并且根据documentation，我在命令行中输入conda install -c conda-forge pandas-profiling。 这就是它变得不可靠的地方。pandas-profiling的当前内部版本是2.8.0。以下是在命令行上返回的文本： The following packages will be downloaded:
package | bui
浏览 34提问于2020-07-04得票数 4
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我想把像SQL这样的pandas应用程序用于web应用程序(而不是将数据保存在pSQL中，而只是将其保存在pandas DataFrame中，因为数据不到1 1GB，并且不会经常变化)。如果我基于列上的多个过滤器进行查找(例如，age > x，age < y，income > p，income < q)有什么方法可以加快过滤速度吗？或者它已经在下面完成了。在SQL中，一个人会声明一个关于年龄和收入的索引来加速这样的查询，我想知道pandas做这件事的方式是什么。
浏览 0提问于2013-02-06得票数 3
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假设用pandas制作一个数据框
df = pandas.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[3,4,5]})
现在我有一个系列
s = pandas.Series([1,3], index=['a','b'])
好的，最后，我的问题是，我如何知道s是df中的一项，特别是我需要考虑性能？
ps:在df中或不在df中测试s时，最好返回True或False。
浏览 0提问于2020-07-28得票数 1
1回答
我正在conda环境中运行python3.6，熊猫已经安装好了。我在终端中运行我的代码，它可以工作，但是当我在pycharm中运行它时，它会显示：
> import pandas as pd ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
我检查了我的翻译，检查了安装的包裹，熊猫就在那里！但是我不知道为什么它不认识它。
浏览 1提问于2020-03-27得票数 0
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我是pandas和python的新手，我想要删除重复项，但优先考虑它。这很难解释，但我会举一个例子来说明 ID Phone Email
0001 0234+ null
0001 null a@.com
0001 0234+ a@.com 我如何删除ID中的重复项并保留第三个，因为它既有电话又有电子邮件，而不是随机删除它，例如，如果id没有完成这两个值，它仍将保持为1
浏览 8提问于2021-10-26得票数 0
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我有一个关于pip如何处理python依赖关系的问题，而不是conda。如果我这样做的话：
pip install pandas
这将在我当前的环境中同时安装pandas和numpy。然而，如果我这样做了：
为什么命令要安装numpy？为什么pip要为我处理依赖关系？
这一点很重要，因为我试图“减轻”pyinstaller编译。我有一个小程序，它使用有限的pandas功能，我不需要所有的依赖项。
浏览 0提问于2019-10-11得票数 0
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2回答
我有一个相当大的数据集，大约有5287657列，大约有15列。我试图创建一个枢轴表，当我尝试创建MemoryError 时，它给了我一个DataFrame。
以下是我所看到的错误信息：
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 411, in __init__
arrays, columns = _to_arrays(data, columns, dtype=dtype)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.p
浏览 5提问于2013-03-26得票数 3
当我试图用4500万个文件读取文件时，我有“MemoryError”。
如何解决这个问题？
注意：我的代码适用于小文件
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import rcParams
import seaborn as sb
address = 'file.txt'
浏览 0提问于2018-06-29得票数 1
我想通过预定的计时器在CI (Teamcity)中运行我的cypress.io测试。测试将非常频繁地运行，这就是为什么我感兴趣地尽可能快地执行它们--这是我当前的实现。我使用下面的docker-compose.yml运行具有3个工作组城市代理的工作组城市服务器
version: "3"
services:
server:
image: jetbrains/teamcity-server:2020.1.2
ports:
- "8112:8111"
volumes:
浏览 2提问于2020-07-30得票数 5
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我已经阅读了很长一段时间的优化器文档，但似乎我无法理解。医生说：
优化器将只组合以字符串文本数组指定的模块，这些字符串文本将传递给顶级的require和define调用，或者在简化的CommonJS包装中合并请求(‘name’)字符串文字调用。因此，它将找不到通过变量名加载的模块：
好的到目前为止还不错。这基本上意味着r.js不会包含或爬行嵌套依赖项。现在让我们假设我们有一个“主应用程序”文件，如下所示：
require([ 'es5shim', 'tools' ], function() {
console.log('fictive a
浏览 2提问于2012-07-26得票数 24
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1回答
初学者在这里:请仁慈。我想要显示一个pandas DataFrame操作的结果，但是我不能去掉结果周围的括号。这是一个从数据帧中随机挑选条目的小程序。 import pandas as pd
import random as rd
## enter choices
choicelist=[]
while True:
entry =input('Enter an option (q to quit}')
if entry =='q':
break
else:
choicelist.append(entry
浏览 19提问于2020-04-11得票数 0
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1回答
坚持与潘达
、、、、
有关于使用内存映射文件在Joblib中持久化Numpy数组的良好文档。
在最近的版本中，Joblib将(显然)以这种方式自动持久化并共享Numpy数组。
Pandas数据帧也会被持久化，还是用户需要手动实现持久性？
浏览 0提问于2018-11-05得票数 2
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1回答
一个有趣的观察，我觉得我应该澄清。
我预计pandas切片操作应该比压缩数据帧的列更快，但在两个操作上运行%timeit时，压缩操作更快……
import pandas as pd, numpy as np
s = pd.DataFrame({'Column1':range(50), 'Column2':np.random.randn(50), 'Column3':np.random.randn(50)})
和在运行中
%timeit s[['Column1','Column3']].loc[30].values
浏览 1提问于2018-10-16得票数 0
我只是个Python新手，很喜欢用Python处理数据。
当我能够使用Python的代表性数据工具Pandas时，它似乎能够非常快地在Excel上工作。
但是，看到检索47万行的数据(.xlsx)需要超过1到2分钟的时间，我有点失望，因此，我发现使用modin和ray (或dask)可以实现更快的操作。
在学习了如何简单地使用它之后，我将它与仅使用Pandas进行了比较。(这一次，1亿行数据，约5GB)
import ray
ray.init()
import modin.pandas as md
%%time
TB = md.read_csv('train.csv')
TB
浏览 1提问于2021-07-07得票数 1
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我很困惑，在使用pandas.groupby时，如何才能获得清晰的结果：
import pandas
data = {'Period':['2016-02','2016-02','2016-02','2016-02','2016-03','2016-03'],
'Name':['a','b','c','c','d','e']}
data = pandas.D
浏览 2提问于2017-01-22得票数 0
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在开发web应用程序时，我更喜欢性能更接近产品质量。目前，我的小项目是基于Requirejs的，所以我正在尝试使用r.js来完成我的目标。在其中一种情况下，我想从编译/缩小过程中排除一些模块(文件)，但我不知道如何做到这一点。目前，我有了一个下一个构建脚本：
({
mainConfigFile : "../app/js/main.js",
appDir: "../app",
baseUrl: "js",
optimizeCss: "standard",
fileExclusionRegEx
浏览 1提问于2015-04-15得票数 4
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3回答
如果我这样做了
conda info pandas
我可以看到所有可用的包。
我今天早上把我的pandas更新到了最新的版本，但是我现在需要恢复到以前的版本。我试过了
conda update pandas 0.13.1
但这并不管用。如何指定要使用的版本？
浏览 0提问于2014-06-01得票数 162
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1回答
我正在尝试找出如何在pandas中使用设置的范围对索引进行布尔运算，就像Python中的列表切片一样。
mydata = [{'name': 'John', 'age': 75, 'height': 1.78},
{'name': 'Paul', 'age': 22, 'height': 1.71},
{'name': 'John', 'age': 45, 'height': 1.81}]
df
浏览 2提问于2016-05-31得票数 0
1回答
我试图跟随下面的YouTube教程：
我通过Anaconda建立了环境，并使用木星编写代码。我为代码导入了pandas和plotly，但是iplot函数没有被识别。
代码中的import语句如下所示：
import plotly
import plotly.figure_factory as ff
import pandas as pd
这是我得到的具体错误消息：
NameError:未定义名称“iplot”
浏览 1提问于2021-07-20得票数 0
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我试图使用几何列(从Postgres )使用pd.read_sql_table方法将表加载到Pandas DataFrame。我得到了错误，因为几何类型似乎不被支持：
C:\Anaconda3\lib\site-packages\sqlalchemy\dialects\postgresql\base.py:3010: SAWarning:没有识别列‘几何学’的‘几何学’类型‘%“%’‘
有人知道如何将这些数据加载到Pandas吗？在"read_sql_table“的Pandas页面上，我看不到定义列数据类型的选项。
浏览 2提问于2019-12-16得票数 3
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支持向量机中的成本参数C是什么意思？我的意思是，如果C很大，这是否意味着“我不能容忍错误的分类”？
在实验中找到最佳参数时，如何确定范围和步长？
顺便问一下，决定哪个参数更好的标准是什么？交叉验证的错误数量或我们从SVM获得的支持向量的数量？
浏览 4提问于2012-10-10得票数 1
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当我想适应python中的某些模型时，我经常在statsmodels中使用statsmodels方法。在某些情况下，我编写了一个自动安装脚本：
import statsmodels.formula.api as smf
import pandas as pd
df = pd.read_csv('mydata.csv') # contains column x and y
fitted = smf.poisson('y ~ x', df).fit()
我的问题是如何沉默fit()方法。在我的环境中，它输出一些与标准输出相匹配的信息，例如：
Optimizatio
浏览 2提问于2014-04-11得票数 28
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我试图在基于tox.ini的文件中指定多个依赖项。这是我的tox.ini文件
[tox]
envlist = {py27,py36}-dj{a,b}
[testenv]
deps =
pytest
dja: Django
djb: numpy, pandas
commands = ...
如您所见，djb在同一行中列出了多个依赖项。
当我运行tox时使用
tox -e py36-djb
我收到这条错误消息
djb installdeps: numpy,pandas
ERROR: invocation failed (exit code 1), logfile: /..
浏览 0提问于2019-07-14得票数 1
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1回答
考虑到我有下面的错误公式，
'y ~ a + b + c'
并将其传递给statsmodels.ols，如何在回归系数中加入正则化项？
在这种情况下，我希望创建自己的惩罚功能，而不是简单地使用脊，拉索或elasticnet回归。
下面是一个具有与我的问题相似的数据的可复制示例：
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
a = np.clip(np.random.normal(loc=60, scale=40
浏览 7提问于2019-11-27得票数 1
回答已采纳
我正在学习如何编码，并选择了Python来进行编码。我的第一个任务是优化一个投资组合和Efficient Frontier。我发现了一个由@s666写的很棒的代码。与一般优化情况一样，约束如下: 1)权重之和= 1，以及2)没有权重大于1的股票。 在下面显示的代码中，您能否告诉我如何添加第三个约束，其中所考虑的3只股票除了上面提到的约束(即0.2>AAPL<0.7；0.3 提前感谢您……
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as d
import matplotli
浏览 49提问于2021-01-06得票数 0
使用poetry，有时当检查依赖项Poetry时，会指示您由于兼容性问题而无法安装某些东西。 例如，我的项目numpy==1.19.2上有。现在，当我尝试安装pandas时，我得到以下信息 $: poetry add pandas
The currently activated Python version 3.6.9 is not supported by the project (>=3.8,<3.11).
Trying to find and use a compatible version.
Using python3.9 (3.9.7)
Using version
浏览 188提问于2021-11-02得票数 1
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2回答
如何获取不在给定索引列表中的pandas DataFrame元素？
一个简单的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
A = np.linspace(10, 100, 10)
A = pd.DataFrame(A, columns=["A"])
ind = [x for x in range(1, 4)]
print(A.iloc[ind])
例如，现在我想获取ind中不存在的所有元素(因此索引为0，5，6，7，8，9)……
谢谢你的帮助！
浏览 0提问于2018-05-03得票数 3
我正在使用django应用程序中的pandas来读取和处理3个excel文件，每个文件大约有1000行。
我也有3个10-15领域的模型。所以我决定创建3个对象数组，并使用bulk_create将它们插入到数据库中。
问题是处理它的时间太长了，而且大多数时候nginx会引发504 timeout error。
这是将excel插入数据库的正确方式吗？
在某些部分中拆分数据，而不是使用bulk_create插入它们，不是更好吗？例如，10个部分，每个部分包含100个数据。
现在服务器cpu使用率为80-95%，而处理和数据库引擎都很繁忙！
浏览 2提问于2019-12-22得票数 0
按照上的说明，我已经成功地将Anaconda发行版安装到了Python3.7的默认路径(其中包括熊猫)。在加载Anaconda安装期间自动创建的基env之后，熊猫导入成功运行：
~$ conda activate
(base): ~$ python
Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
>>> import pandas as pd
>>>
我有一个现有的虚拟环境py37-venv，我想在其中使用Pandas：
(ba
浏览 1提问于2019-07-10得票数 0
回答已采纳
我遵循这个指令，并且知道如何从pandas中的dateframe数据中获取值：
df.get_value(10，‘薪水’)
我的问题是，如何在最后一行中获得“薪水”的值？
浏览 0提问于2020-02-05得票数 2
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我正在尝试使用Python 3.6读取拼图文件。 import pandas as pd
df = pd.read_parquet('smalldata.parquet')
df.head() 但是，这会生成一个错误，即模块pandas没有属性read_parquet。为了解决这个问题，我应该满足哪些依赖项？ 编辑1： 我更新了Pandas，这是stacktrace Requirement already up-to-date: pandas in /home/fatima/miniconda2/lib/python2.7/site-packages (0.24.2
浏览 19提问于2019-03-25得票数 0
2回答
我正在编写包含大量代码的jQuery插件。因此，我决定分离代码，并使它对我(开发人员)更加模块化。为此，我使用require.js。
现在我有6个js文件：
utils.js
base-row.jas
a-row.js
b-row.js
my-table.js
main.js
文件1至5定义了JavaScript“类”，它们之间有依赖关系。操作所有音乐会的“主”类是my-table.js。main.js只依赖于my-table.js，并从它创建一个插件：
require([
'my-table'
], function(MyTable)
浏览 0提问于2013-03-31得票数 7
1回答
给定以下包结构：
| com.java.package
| A.java
| B.java
下面是B.java中的代码
package com.java.package
public class B {
private final A aObject = new A();
public void foo() {
aObject.foo();
}
}
是否可以包含以下导入行？
import com.java.package.A;
基本原理:我正在为我的构建系统编写脚本，使用导入语句来解析文件依赖关系，当依赖关系在包内(在相同的包中)
浏览 5提问于2016-03-09得票数 0
1回答
我想用"dev“配置文件构建我的锈蚀应用程序，但是有些依赖项与"release”配置文件(因为否则它们非常慢)。如何有选择地为机箱依赖项指定配置文件？
浏览 2提问于2020-03-19得票数 4
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