我已经在本地机器上使用proftpd设置了一个SFTP服务器。它工作得很好,只是当上传超过大约30000个字符的文件时会超时。
通过proftpd从命令行上传没有任何问题,使用paramiko上传到不同的SFTP服务器也是有效的。这让我认为,在paramiko和proftpd之间的交互中存在一个bug。
我制作了一个小脚本来说明这个问题:
import paramiko
transport = paramiko.Transport(('localhost', 2220)) # my proftpd SFTP port
transport.connect(username=
我有一些IronPython代码,我将变量传递给它,并希望从python接收结果。当我在当前域中创建引擎时,我设法从IronPython获得了结果:
ScriptEngine pyEngine = IronPython.Hosting.Python.CreateEngine()
然后我就像这样接受结果:
var result = this.pyScope.GetVariable("ObiektMS").code_1_1_1("II");
但是,我需要将它放在沙箱中,所以我创建了一个具有受限权限的AppDomain,并在其中运行引擎:
ScriptEngine p
我正在尝试使用python的pure-python-adb包自动化android移动设备,但当我运行以下代码时: from ppadb.client import Client as AdbClient
# Default is "127.0.0.1" and 5037
client = AdbClient(host="127.0.0.1", port=5037)
print(client.version()) 我在Pycharm中得到错误: RuntimeError: ERROR: connecting to 127.0.0.1:5037 WinError
在Arduino和Python之间使用串行通信进行通信时,Python程序需要等待一秒钟或更长时间作为休闲码:
import serial as ser
prt = ser.Serial(
port='COM18',
baudrate=9600,
parity=ser.PARITY_NONE,
stopbits=ser.STOPBITS_ONE,
bytesize=ser.EIGHTBITS
)
while 1:
prt.write(str(0) + '\r\n')
time.sleep(1) #I want to reduce this
我在Matlab中有一个N x N稀疏矩阵,它的单元格值由(r,c)对索引,使得r和c是唯一的id。
问题是,在将此矩阵转换为Python后,所有索引值都递减1。
例如:
Before After
(210058,10326) = 1 (210057,10325) = 1
目前,我正在做以下工作来应对这个问题:
mat_contents = sparse.loadmat(filename)
G = mat_contents['G']
I,J = G.nonzero()
I += 1
J += 1
V = G.data
G
我正试图通过can与车辆控制单元(VCU)进行通信。我已经计算出命令(索引、数据和频率),并可以通过PCanView on Windows验证其功能。现在,我使用带有python-can库的Nvidia系统发送相同的命令,并且可以使用candump验证这些命令。然而,当我在发送这些命令时为车辆引擎供电时,canbus就会结冰(这是当VCU开始期待我发送的can命令时,如果它没有收到预期的数据,它就会陷入故障状态)
我过去曾成功地使用python与其他can设备对话,并且我对代码本身的正确性很有信心。硬件连接也很好,因为我可以接收来自车辆的非VCU消息.我还可以在重新启动canbus之后接收VC
我有一个运行Python2和ROS环境的工作站,它从机器人获取相机图像,并使用标准socket库通过网络将其发送到Python3机器。我似乎不能正确地解开opencv ndarray镜像。 我能够成功地将简单数据作为列表传输,但在尝试传输图像时遇到错误。 在Python2系统上,我通过以下方式获取图像: img = CvBridge().imgmsg_to_cv2(img_data, desired_encoding='bgr8') # Convert from ROS image to OpenCV image 获取ndarray。我将其序列化为: data = p
我的一步:
获取授权代码:我使用这个URL获取auth代码
https://www.gstatic.com/bigquerydatatransfer/oauthz/auth?clientId=<id from list data sources>&scope=https://www.googleapis.com/auth/adwords%20https://www.googleapis.com/auth/bigquery
与项目所有者一起创建服务帐户
执行示例代码:
def run_quickstart():
from google.cloud
我越来越多地使用python而不是perl,但有一个问题:当我想逐行处理大文件(>1 1GB)时,python似乎需要很长时间才能完成perl只需很少时间完成的工作。然而,web上的普遍观点似乎是,python的文本处理速度至少应该与perl一样快。所以我的问题是我做错了什么?
示例:
逐行读取文件,在每个选项卡上拆分一行,然后将第二项添加到列表中。我的python解决方案如下所示:
with open() as infile:
for line in infile:
ls = line.split("\t")
list.appen
我所做的是在网站上
我在R下使用了RPostgreSQL包,因为我想同时操作其他文件。正如你从上面的网站上看到的,这个表格非常大。使用RPostgreSQL完成选择需要两个多小时。但现在,我在psql下使用相同的SQL代码,而不是使用RpostgreSQL。这只花了几分钟。为什么?
R的代码是:
sql='SELECT * into new_table FROM table_1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table_2 WHERE column=table_1.column_1) AND EXISTS (SELECT 1 FROM table_2 WHER
我有一个谷歌广告帐户,其中有一个单一的和多个通常的活动。此外,我还设置了一个到谷歌BigQuery。当我尝试使用查询比较BigQuery数据时
SELECT sum(Cost) FROM `project.dataset.AccountBasicStats_XXXXXX` where Date between '2021-12-01' and '2021-12-31'
查询结果显示,在同一时间段内,的成本比我在Google界面中看到的要低。这一差别相当于我明智的竞选活动的花费。为了检查这一点,我尝试了以下查询:
SELECT * FROM `project.d