shelve

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    我想知道是否有可能使用git有以下流程: 本地複製遠程倉庫 進行本地更改 承諾他們在本地 遠程保存它們,以便不會發生鬆動的變化,並且如果我想繼續在另一個窩上工作rkstation 再這樣下去,直至功能完全結束 那麼我想最終提交它,就像它是一個單一的承諾... 我說關於擱置,但保存部分提交到原始存儲庫 是否有可能(或建議)像這樣與git一起工作?

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    我正在設計一個具有撤銷/重做功能的類,並且必須臨時存儲大量數據。我目前正在實現一個「臨時」文件,通過重載運行時的文件來刪除該文件,但我不得不相信有更好的方法來做到這一點。我嘗試過使用tempfile模塊,但它不起作用,因爲擱置模塊需要一個名稱,而不是文件對象(grr)。 無論如何,想知道是否有人有更好的方法來做到這一點。代碼的重要部分如下。 import os, shelve from time

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    我已經分配了讀取.txt文件的任務,該文件是各種事件的日誌,並將其中一些事件寫入字典。 問題是該文件有時可能會大於3GB的大小。這意味着字典變得太大而不適合主內存。看來Shelve是解決這個問題的好方法。但是,由於我將不斷修改字典,因此我必須啓用writeback選項。這是我關心的地方 - 教程說這會減慢讀寫過程並使用更多內存,但我無法找到有關速度和內存如何受到影響的統計信息。 任何人都可以澄清多

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    我是Python的新手,學習O'Reilly的「Learning Python」系列。我被困在一個擱置的例子,並不知道爲什麼該程序無法正常工作。我正在嘗試構建一些示例數據,然後將其加載到擱置文件中。奇怪的是,它在我將它輸入到IDLE shell時起作用,但當我將它輸入到.py文件並嘗試運行它時,它不起作用。這裏是我的代碼: from Python_Learning.person import Pe

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    我正在使用python的內置擱置模塊來管理一些簡單的字典。我遇到的問題是我想使用with shelve.open(filename) as f:,但是當我嘗試它時,聲明DbfilenameShelf沒有屬性__exit__。 所以,我猜最簡單的方法是將它包裝在另一個類中,並將__exit__函數添加到該包裝器中。我嘗試這樣做: class Wrapper(shelve.DbfilenameShel

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    我有一款在OS X上的python 2.7.2開發的應用程序。 我使用模塊擱置,似乎默認爲Mac上的bsddb。 由於模塊bsddb不存在並且不在ActiveState的包管理器(pypm)中,因此該程序將無法在具有ActiveState python 2.7的Windows 7計算機上運行。 ActiveState的文檔在2.6版中已棄用。 我想它會嘗試bdddb,因爲創建數據庫的OS X py

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    我在Python中使用擱置來處理不適合內存的巨大字典,以及實現持久性。 運行我的代碼時,需要經常檢索並插入到字典中的隨機位置,我注意到擱置只使用4GB可用內存的3%。這會導致我的代碼運行速度變慢,因爲所需的磁盤讀/寫次數會更多。 是否有任何方法使擱置使用更多的可用內存(比如〜50%),以便內存中的命中數更高?

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    我遇到的最大問題是,如果我正在處理一些我不想提交的文件,我只是將它們保存起來。然後我有其他文件要推送到服務器,但是如果其他人已經對存儲庫進行了更改,並將其拉下。它要求我合併或重新綁定。這些選項中的任何一個都會導致我失去本地未做出的更改。 其他人爲了解決這個問題做了些什麼?我發現擱置擴展的文檔很難讓我的頭.. 我正在使用Mercurial Eclipse來推送和拉文件到/從服務器。任何解釋,將不勝感

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    我有一些傳統的python代碼,它們使用pypar和mpich2在多個節點之間傳輸數據。出於某種原因,數據保存在架子上,pypar想要擱置擱架,將其發送到其他節點。酸洗貨架是不允許的。所以我想從shelve轉換成我可以通過pypar發送的東西,在發送給其他節點之前將其醃製。有什麼建議麼?我可以將貨架轉換成json和pickle嗎?

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    假設我有一個大型的100兆字節字典,我想將其製作成磁盤架。我使用pypar來利用MPI來生成清單中的清單。達到此目的的最佳方式是什麼?例如: # much earlier masterDict = shelve.open('aShelveFile') # .. . . . . # then we work out which parts of masterDict to keep # an