- 使用pandas读取csv文件
import pandas as pddf = pd.read_csv("nodes.csv")a = df.iloc[j]["x"] # 得到第j行标头为x的值
b = df.loc[j]["x"] # 得到index为j的标头为x的值ids = df["id"].values.tolist() # 得到标头为id的一列，并将其由numpy转成listdata = df[df["label"]==2] # 筛选得到label为2的数据- python中字典输出到json文件
import json
temp = {'sent_id': 0, 'start': 2, 'end': 3, 'wikilink': 'http://en.wikipedia.org/wiki/Germany'}
temp2 = {"ha":[temp,temp]}
# 字典转换成json 存入本地文件
with open('result.json','w') as f:# 设置不转换成ascii json字符串首缩进4f.write(json.dumps(temp2,ensure_ascii=False,indent=4))- argparse简单使用
import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='Process some intergers.') # 创建解析器
parser.add_argument("--mode", type=str,help="train or eval",default='train') # 添加参数
args = parser.parse_args() # 解析参数（对定义的参数进行赋值）
# args = parser.parse_args(['--foo', 'FOO'])- python list中每12项的平均值组成一个新的list[1]
from more_itertools import chunked
[sum(x) / len(x) for x in chunked(L, 12)]- 运行时同时输出到命令行和日志文件
python test.py 2>&1 | tee -a $log_file # 注意：此时输出到日志文件时是追加模式持续更新......
若有不当之处，还请批评指正
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参考
- ^https://www.zhihu.com/question/51690787/answer/127053505
![socketmq 设置队列大小_[译] TCP的SYN队列和Accept队列](http://pic.xiahunao.cn/socketmq 设置队列大小_[译] TCP的SYN队列和Accept队列)
