_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c37680
train
{ "resource": "" }
Открывает текстовый файл, который может быть сжат gz. Параметры ---------- path : str Файл. encoding : str, необязательный Кодировка для использования. Возвращает ------- файлоподобный Объект, подобный файлу. Примечания ----- В целом, чтение сжатых файлов с помощью gzip.open очень медленный процесс, и лучше использовать выполнение команды ``gunzip -c``, чтобы перенаправить файл в скрипт на Python. Затем скрипт читает файл из stdin.
c37700
train
{ "resource": "" }
Формат отображения строки соответствия аминокислотной последовательности. @param aaMatch: Словарь типа C{dict}, возвращенный функцией C{compareAaReads}. @param read1: Объект типа C{Read} или один из его подклассов. @param read2: Объект типа C{Read} или один из его подклассов. @param indent: Строка типа C{str}, используемая для отступа всех возвращаемых строк. @param offsets: Если значение не C{None}, то набор C{set} интересующихся смещений, которые учитывались только при построении соответствия C{match}. @return: Строка типа C{str}, описывающая соответствие.
c37720
train
{ "resource": "" }
Настроить и вернуть логгер. Эта функция служит для упрощения настройки логгера, который записывает данные в файл и/или в поток (например, в stdout). Параметры ---------- name: str Имя логгера. Обычно устанавливается в ``__name__``. log_stream: потоковый объект, необязательно Поток для записи сообщений логгера. Если ``None``, запись в поток не производится. Значение по умолчанию – `sys.stdout`. log_file: str, необязательно Путь к файлу для записи сообщений логгера. Если ``None``, запись в файл не производится. Значение по умолчанию – ``None``. log_level: int, необязательно Уровень логирования, как определено в модуле логирования Python. Значение по умолчанию – `logging.INFO`. keep_old_handlers: bool, необязательно Если установлено в ``True``, оставить любые существующие обработчики, привязанные к логгеру. Значение по умолчанию – ``False``. propagate: bool, необязательно Если установлено в ``True``, передавать сообщения логгера родительскому логгеру. Значение по умолчанию – ``False``. Возвращает ---------- `logging.Logger` Логгер. Примечания ---------- Обратите внимание, что если ``log_stream`` и ``log_file`` оба принимают значение ``None``, не создаются новые обработчики. .. _loglvl: https://docs.python.org/2/library/logging.html#logging-levels
c37740
train
{ "resource": "" }
Получите датафрейм с информацией о видах.
c37760
train
{ "resource": "" }
Переводит последовательность ДНК или РНК в одно-буквенную аминокислотную последовательность, используя стандартную таблицу кодонов. Если full_codons — True, последовательность, длина которой не кратна трем, вызывает исключение ValueError; иначе в последнюю аминокислоту добавляется 'X'. Это соответствует поведению Biopython, когда последний кодон заполняется 'N'. Примеры использования: ```python translate_cds("ATGCGA") # Результат: 'MR' translate_cds("AUGCGA") # Результат: 'MR' translate_cds(None) ``` ```python translate_cds("") # Результат: '' ``` ```python translate_cds("AUGCG") # Исключение: ValueError: Длина последовательности должна быть кратна трем ``` ```python translate_cds("AUGCG", full_codons=False) # Результат: 'M*' ``` ```python translate_cds("AUGCGQ") # Исключение: ValueError: Кодон CGQ в позициях 4..6 не определён в таблице кодонов ```
c37780
train
{ "resource": "" }
Возвращает список последних статей
c37800
train
{ "resource": "" }
Анализирует `xml_data` и загружает его в свойства объекта.
c37820
train
{ "resource": "" }
Оцените и примените модель регистрации с использованием кросс-корреляции. Используйте кросс-корреляцию для вычисления смещений между изображениями или объемами и эталонным изображением, а затем примените оцененную модель к данным. Смещения будут 2D для изображений и 3D для объемов. Параметры --------- images : массив или изображения thunder Последовательность изображений / объемов для регистрации. reference : массив Эталонное изображение для выравнивания.
c37840
train
{ "resource": "" }
Построение значений свойств аминокислот для последовательности. @param sequence: Экземпляр C{AARead} (или подкласса). @param propertyNames: Итерабельный список имён свойств C{str} (каждое из которых должно быть ключом ключа в словаре C{dark.aa.PROPERTY_DETAILS}). @param showLines: Если C{True}, будут прорисованы линии между последовательными значениями свойств аминокислот. Если нет, то значения будут построены в виде точечной диаграммы (это значительно уменьшает визуальный хаос, если последовательность длинная и значения свойств аминокислот переменны). @param showFigure: Если C{True}, отобразите график. Передача значения C{False} полезна в тестах. @raise ValueError: Если в C{propertyNames} указано неведомое свойство. @return: Значение возвращаемое при вызове dark.aa.propertiesForSequence: словарь, ключи которого — имена свойств в нижнем регистре, и значения — это списки соответствующих значения свойств по позиции в последовательности.
c37860
train
{ "resource": "" }
Установить время старения моста.
c37880
train
{ "resource": "" }
Вспомогательный метод форматирования параметров запроса URL.
c37900
train
{ "resource": "" }
Одноступенчатый контроль ВК - включение дробления пузырьков
c37920
train
{ "resource": "" }
Запустить итерируемый набор задач. - **tasks**: итерируемый набор задач. - **max_workers**: (необязательно, None) Максимальное количество рабочих, которое следует использовать. Начиная с Python 3.5, если передать None в исполнитель потоков, по умолчанию будет использоваться 5 * количество процессоров, а в исполнителе процессов — количество процессоров. Если вы используете более старую версию, рассматривайте это значение как обязательное. - **use_processes**: (необязательно, False) использовать пул процессов вместо пула потоков.
c37940
train
{ "resource": "" }
Подсчитать частоты остатков во всех последовательных позициях, соответствующих анализируемым участкам. @param convertCaseTo: C{str}, 'upper', 'lower', или 'none'. Если 'none', регистр не изменяется (оба заглавного и строчного варианты остатка присутствуют в результате, если они встречаются в чтении - обычно из-за маскировки низкой сложности). @return: C{dict}, ключами которого являются C{int} смещения в последовательности названия, а значениями - C{Counters}, содержащие остатки в качестве ключей и количество этих остатков в соответствующей позиции в качестве значений.
c37960
train
{ "resource": "" }
Изучите разобранные параметры командной строки и верните экземпляр Reads. @param args: Экземпляр argparse namespace, возвращенный функцией argparse C{parse_args}. @return: Экземпляр подкласса C{Reads}, в зависимости от типа предоставленного файла FASTA.
c37980
train
{ "resource": "" }
Получить список объектов :class:`pyuniprot.manager.models.AlternativeFullName` из узла XML entry. :param entry: узел XML entry :return: список объектов :class:`pyuniprot.manager.models.AlternativeFullName`
c38000
train
{ "resource": "" }
Распакуйте фрагмент данных. :param байты chunk: фрагмент данных :rtype: байты
c38020
train
{ "resource": "" }
Начать пакетные группы на портах. :param clear_time_stamps: True - очистить временные метки, False - не очищать. :param ports: список портов для запуска трафика, если пустой, начать на всех портах.
c38040
train
{ "resource": "" }
Быстрым способом вызвать `add_or_matches` и `add_and_matches`.
c38080
train
{ "resource": "" }
Транслирует событие, исходящее от транспорта, которое не представляет собой сообщение от Pebble. :param origin: Тип транспорта, ответственного за сообщение. :type origin: .MessageTarget :param message: Сообщение от транспорта
c38100
train
{ "resource": "" }
scipy.signal.decimate с использованием filtfilt вместо lfilter и фильтровых коэффициентов от фильтра Баттерворта или Чебышева первого типа. Параметры ---------- x : numpy.ndarray Массив, который будет понижен по частоте вдоль последнего оси. q : int Фактор понижения по частоте. n : int Порядок фильтра. k : float Критическая частота алиасинг-фильтра будет установлена как Wn=k/q. filterfun : function Функция `scipy.signal.filter_design.cheby1` или `scipy.signal.filter_design.butter`. Возвращает ------- numpy.ndarray Массив с пониженным по частоте сигналом.
c38120
train
{ "resource": "" }
Установить токен OAuth и текущего пользователя. :param token: токен OAuth :type token: :class:`dict` :returns: Ничего :rtype: None :raises: Ничего
c38140
train
{ "resource": "" }
Вернуть изображение для указанного эмоционального выражения. :param emote: эмоциональное выражение объекта :type emote: :class:`pytwitcherapi.chat.message.Emote` :param size: размер изображения. Варианты: 1.0, 2.0, 3.0 :type size: :class:`float` :returns: Строка, похожая на данные изображения эмоции :rtype: :class:`str` :raises: Нет
c38160
train
{ "resource": "" }
Рассчитать расстояние между клетками из входных координат. Параметры ---------- x, y, z : numpy.ndarray xyz-координаты каждого тела клетки. Возвращает ------- min_cell_interdist : np.ndarray Для каждого центра тела клетки расстояние до ближайшей соседней клетки.
c38180
train
{ "resource": "" }
фигура двойной ширины
c38200
train
{ "resource": "" }
Если имя пользователя содержит символ '@', мы будем использовать Kerberos. Если имя пользователя содержит символ '/', мы будем использовать NTLM. Либо NTLM, либо Kerberos. На самом деле, это в основном всегда Negotiate.
c38220
train
{ "resource": "" }
Возвращает клиента.
c38240
train
{ "resource": "" }
Вернуть индекс значения, ассоциированного с "timestamp", если оно есть, в противном случае None. Поскольку временные метки являются вещественными значениями, они считаются равными, если их абсолютная разница меньше self.EPSILON.
c38260
train
{ "resource": "" }
Принимает список целых чисел и генерирует соответствующий список маркеров для каждого из чисел
c38280
train
{ "resource": "" }
Добавить новое наблюдение в метрику
c38300
train
{ "resource": "" }
Создайте экземпляр User для данного json :param json: словарь с информацией пользователя :type json: :class:`dict` | None :returns: новый экземпляр пользователя :rtype: :class:`User` :raises: None
c38320
train
{ "resource": "" }
Для каждого известного тега установите соответствующий атрибут. Известные теги: - :color: Цвет пользователя - :emotes: Список эмотиконов - :subscriber: True, если пользователь является подписчиком - :turbo: True, если пользователь turbo - :user_type: None, mod, staff, global_mod, admin :параметры: список тегов :тип: :class:`list` of :class:`Tag` | None :возвращает: None :тип возврата: None :возможные исключения: None
c38360
train
{ "resource": "" }
Возвращает первую строку файла.
c38380
train
{ "resource": "" }
Создаёт и отправляет сообщение, содержащее команду. :param transport: Объект, реализующий интерфейс `.Transport`. Он используется протоколом для отправки сообщения. :param protocol: Объект, реализующий интерфейс `.Protocol`. :param data: Данные программы. :raises AttributeError: если команда не записываема.
c38400
train
{ "resource": "" }
Предложенная резолюция для JSON-схемы. Также используется в качестве стандартного идентификатора графа для RDF.
c38420
train
{ "resource": "" }
Инициирует транспортировку.
c38440
train
{ "resource": "" }
Соберите все элементы контактов из доступных типов контактов для указанного человека, организуйте их по группам контактов и превратите в доступные только для чтения представления. Тип: person: L{Person} Параметр: Человек, контакты которого нас интересуют. Возвращает: Словарь, соответствующий именам L{ContactGroup} и доступным только для чтения представлениям их элементов контактов, с C{None} в качестве ключа для элементов контактов без групп. Тип возвращаемого значения: Словарь строк.
c38460
train
{ "resource": "" }
Получите исторические цены для указанного актива с помощью тикера безопасности. Формат даты 'YYYYMMDD'. Возвращает вложенный список.
c38480
train
{ "resource": "" }
Создайте новый ключ, скорее всего, уникальный. Этот ключ будет отправлен пользователю на почту и используется для доступа к форме изменения пароля.
c38500
train
{ "resource": "" }
Вернуть локальный путь для загруженной копии заданного URL. Не загружай файл снова, если он уже присутствует, если только `force` не истинный.
c38520
train
{ "resource": "" }
Подбирается подгонка функции по данным отображения активного дисплея в пределах указанного интервала временного окна. Например:: # Подбирается гауссовская кривая к первым 30% временного окна. lockin.fit(range=(0, 30), function='gauss') :param start: Левая граница временного окна в процентах. :param stop: Правая граница временного окна в процентах. :param function: Функция, используемая для подгонки данных, либо 'line', 'exp', 'gauss' или None по умолчанию. Конфигурация функции подгонки не изменится, если function равен None. .. note:: Процесс подгонки занимает некоторое время. Проверьте байт состояния, чтобы выяснить, когда операция завершена. Активная съемка будет приостановлена до завершения подгонки. .. warning:: SR850 генерирует ошибку, если данная траектория отображения не хранится в тот момент, когда выполняется команда подгонки.
c38540
train
{ "resource": "" }
Получите список элементов, которые имеют ассоциированный иконку. Аргументы: lang (str): Код языка (*es* или *en*). Возвращает: Статус (логическое значение) и обработанный ответ (список [ИнформацияОбИконке]), или строку сообщения в случае ошибки.
c38560
train
{ "resource": "" }
Вызовите API для графического редактора для основного меню виджета с текущим известным размером терминала и самим терминалом.
c38580
train
{ "resource": "" }
Создайте новый идентификатор для объекта модели, которая пока ещё не создана. @rtype: C{int}
c38600
train
{ "resource": "" }
Извлечь фонды из FundRef и хранить их в виде записей со статусом авторитета.
c38620
train
{ "resource": "" }
Не используем систему зависимостей для этого класса, так как он устанавливается только через командную строку, и несколько его экземпляров могут быть установлены.
c38640
train
{ "resource": "" }
Верни список всех каталогов под `root`
c38660
train
{ "resource": "" }
Получите фабрику документа Nevow для заданного имени. @param fragmentName: короткое строковое имя фрагмента шаблона. @param default: значение, которое будет возвращено, если найти шаблон по имени не удастся.
c38680
train
{ "resource": "" }
Возвращает `True`, если указанный пиксель попадает внутрь суперстампа K2C9. Суперстамп используется в экспериментах по гравитационной линзированию и представляет собой почти непрерывную область размером 2,8 миллиона пикселей.
c38700
train
{ "resource": "" }
Вернуть количество байт, хранящихся в значении ключа :param name: str название ключа в redis :return: Future()
c38720
train
{ "resource": "" }
Удалите диапазон элементов между рангами ``start`` и ``stop``, оба включительно. :param name: str название ключа в Redis :param min: :param max: :return: Future()
c38740
train
{ "resource": "" }
Ручная инициализация атрибутов интерфейса. Это полезно, когда интерфейс должен быть объявлен, но затем инициализирован позже на основе парсинга конфигурационных значений. Аргументы: emt_id (str): ID, который был дан сервером при регистрации emt_pass (str): Токен, данный сервером при регистрации
c38760
train
{ "resource": "" }
Удалите все экземпляры этого элемента из публичного или общего просмотра.
c38780
train
{ "resource": "" }
Исправь ответ на последствия, которые ранее с ним обращались, путем вызова исключения. Этот метод предназначен для вызова после того, как код вопроса был улучшен. Поскольку сбои в работе приемников ответов в продакшене отсутствуют, никто его пока не вызывает.
c38800
train
{ "resource": "" }
Возврат статически определенного ребенка или ребенка, определенного плагином корневого сайта, или аватара от гвард.
c38820
train
{ "resource": "" }
Возвращает генератор, который производит все дроплеты, принадлежащие аккаунту. .. versionchanged:: 0.2.0 Добавлен параметр ``tag_name``. :param tag_name: если не None, возвращаются только дроплеты с указанным тегом. :type tag_name: строка или `Tag` :rtype: генератор `Droplet`\ s :raises DOAPIError: если API-конечная точка возвращает ошибку.
c38840
train
{ "resource": "" }
Замените дату в идентификаторе задачи на ближайшую дату.
c38860
train
{ "resource": "" }
Применяйте патч для поддержки обслуживания статических файлов, если это поддерживается и включено.
c38880
train
{ "resource": "" }
преобразуй список в строку байтов, закодированную в utf-8, для использования в Redis. :param value: список :return: байты
c38900
train
{ "resource": "" }
Индексируем документ. Поскольку идентификаторы предсказуемы, мы не будем индексировать ничего дважды.
c38920
train
{ "resource": "" }
Создайте список установленных предложений. @return: генератор словарей, сопоставляющих 'name' с именем предложения, установленного в магазине.
c38940
train
{ "resource": "" }
возвращает генератор, который выдаёт все резервные изображения, созданные из дроплета. возврат характеристик: - тип: генератор объектов `Image` - исключение DOAPIError: если API-конечная точка ответит с ошибкой
c38960
train
{ "resource": "" }
Оставляет только последнюю цепочку для каждого объекта. Цепочка — это серия последовательных версий, где `_end` одной является `_start` другой.
c38980
train
{ "resource": "" }
Создает соединение с сервером Redis. Возвращает ``True``, если соединение работает, в противном случае возвращает ``False``. Не требует аргументов. :return: Значение типа ``Boolean`` .. note:: После создания объекта ``Queue`` пользователь должен вызвать метод ``connect`` для установки соединения. .. doctest:: >>> from retask import Queue >>> q = Queue('test') >>> q.connect() True
c39000
train
{ "resource": "" }
Захватывает выходной SeqPrep.
c39020
train
{ "resource": "" }
Возвращает опубликованные документы на текущем языке. :param request: Экземпляр Request.
c39040
train
{ "resource": "" }
Обучите классификатор RDP и назначьте таксономию в один момент. Файлы объектов training_seqs_file и taxonomy_file используются для обучения классификатора RDP (см. документацию по RdpTrainer для деталей). Модельные данные хранятся в model_output_dir. Если model_output_dir не указан, создается временный каталог, который удаляется после классификации. Последовательности в seqs_to_classify классифицируются по модели и фильтруются на желаемом уровне уверенности (по умолчанию: 0.80). Результаты сохраняются в classification_output_fp, если указан, иначе возвращается словарь {seq_id:(назначение_таксономии, уверенность)}.
c39060
train
{ "resource": "" }
Принимает путь к JSON-файлу с объявлением спецификаций эксперимента и изменяет эксперименты, сохранённые в Redis, чтобы они соответствовали спецификации. Спецификация выглядит так: { "эксперимент 1": ["вариант 1", "вариант 2", "вариант 3"], "эксперимент 2": ["вариант 1", "вариант 2"] }
c39100
train
{ "resource": "" }
Получает идентификаторы из каждой последовательности, затем применяет каждый дополнительный идентификатор до тех пор, пока все не завершено. Если оценщик передается как целое число, используется "шотгановский" оценщик с указанным количеством попаданий.
c39120
train
{ "resource": "" }
Назначить чтения ДНК для базы данных в формате fasta ДНК-последовательностей. Оборачивает `assign_reads_to_database`, устанавливая тип базы данных и тип запроса. Все параметры устанавливаются на значения по умолчанию, если не передан params. query_fasta_fp: абсолютный путь к файлу fasta с запросом, содержащему последовательности ДНК. database_fasta_fp: абсолютный путь к файлу fasta базы данных, содержащему последовательности ДНК. output_fp: абсолютный путь, где будет создан выходной файл. params: необязательно. Словарь, содержащий настройки параметров, которые будут использоваться вместо значений по умолчанию. Нельзя изменить типы файлов базы данных и запроса на другое, кроме dna и dna соответственно. Этот метод возвращает открытый объект файла. Формат вывода по умолчанию - blast9, который должен быть разборчив для парсеров BLAST PyCogent.
c39140
train
{ "resource": "" }
Возвращает список идентификаторов объектов тех объектов, которые изменились после `mtime`. Этот метод ожидает, что измененные объекты могут быть определены на основе свойства `delta_mtime` куба, которое указывает на имя поля, содержащее время последнего изменения. Этот метод ожидается, что будет переопределен в кубе, если невозможно использовать одно поле для определения времени изменения и если доступен другой метод определения oid. В таких кубах свойство `delta_mtime` ожидается быть установленным в `True`. Если `delta_mtime` оценивается как False, ожидается, что этот метод не будет использоваться. :param mtime: строка в формате datetime, используемая как 'дата изменения с'.
c39160
train
{ "resource": "" }
Проверьте и удалите все PIDs, у которых нет соответствующего процесса.
c39180
train
{ "resource": "" }
Предназначено для использования перед любым вызовом, который может обращаться к кэшу. Если кэш не выбран, то возвращает False, в противном случае кэш создается, если это необходимо, и возвращает True.
c39200
train
{ "resource": "" }
Строитель дерева зависимостей. Рекурсивно извлекает объекты, являющиеся детьми начального набора идентификаторов родительских объектов. :param field: Поле, содержащее данные о "родителе" :param oids: Guid объектов для построения дерева зависимостей :param date: дата (диапазон даты метрики), которая должна быть предметом запроса. Если date==None, то запросируются наиболее актуальные версии объектов. :param level: ограничение глубины рекурсии
c39220
train
{ "resource": "" }
Склеивает два входных FASTA-файла, записывает в output_concat_filepath output_fna_clustered: FASTA успешных кластеров референсов output_fna_failures: FASTA кластеров-неудач от новый: слева; нода: справа output_concat_filepath: путь для записи объединённых FASTA-файлов
c39240
train
{ "resource": "" }
Возвращает абсолютный путь к файлу вывода clstr
c39260
train
{ "resource": "" }
Создает файлы конфигурации провайдера, необходимые для развертывания вашего проекта.
c39280
train
{ "resource": "" }
Соединяет две выравнивания. Отдельные последовательности не переавязываются. aln1: строка, имя файла, содержащего первое выравнивание aln2: строка, имя файла, содержащего второе выравнивание outfile: вынужденно необходимо указать имя outfile, поскольку если вы его не указываете, aln1 будет перезаписано. Поэтому, если вы хотите, чтобы aln1 было перезаписано, вы должны указать то же имя файла. ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: файл .dnd создается с таким же префиксом, как у aln1. Таким образом, существующая дендрограмма может быть перезаписана.
c39300
train
{ "resource": "" }
Основной точка входа в командную строку (CLI) оз
c39320
train
{ "resource": "" }
Сокращенная форма параметра метода кластеризации. Используется для предположения имен выходных файлов для MOTHUR.
c39340
train
{ "resource": "" }
Вернуть метаинформацию об действии. Хранить результат в кэше, как указано сервером.
c39360
train
{ "resource": "" }
Верни список выходных файлов для этого узла DAG и его задачи.
c39380
train
{ "resource": "" }
Установите путь к файлу кэша калибровки для указанного IFO. Во время S2 антенна 2 км в Ханфорд имела два эпохи калибровки, поэтому если начальное время приходится на S2, мы используем правильный файл кэша.
c39400
train
{ "resource": "" }
Чтение номера версии. Данное временное решение требуется, так как __init__ является точкой входа, которая использует функциональные возможности других модулей. Эти модули могут зависеть от зависимостей, которые недоступны в текущей среде. В результате это может помешать установке данного приложения.
c39420
train
{ "resource": "" }
Сгенерируйте строку для открывающей тега элемента.
c39440
train
{ "resource": "" }
Вернуть список участников в проекте
c39460
train
{ "resource": "" }
Ниже указанного элемента найдите все таблицы, описание структуры которых содержится в lsctables, и объедините совместимые одного типа. То есть объедините все SnglBurstTables, у которых одинаковые столбцы, в одну таблицу и т.д.
c39480
train
{ "resource": "" }
Этот метод позволяет перезагрузить дроплет. Это предпочтительный способ, если сервер не отвечает.
c39500
train
{ "resource": "" }
Этот метод возвращает указанный запись домена. Обязательные параметры: - `domain_id`: Целое число или имя домена (например, domain.com), определяющее домен, для которого необходимо получить запись. - `record_id`: Целое число, определяющее id записи для получения.
c39520
train
{ "resource": "" }
Этот метод выполняет операции над self.g :param string: Список операций для выполнения. Последовательности команд должны быть разделены точкой с запятой. Пример может быть следующим: CREATE {'tag': 'PERSON', 'text': 'joseph'}(v1), {'relation': 'LIVES_AT'}(v1,v2), {'tag': 'PLACE', 'text': 'London'}(v2) MATCH {}(_a), {'relation': 'LIVES_AT'}(_a,_b), {}(_b) WHERE (= (get _a "text") "joseph") RETURN _a,_b; :param repeat_n_times: Максимальное количество раз, когда граф будет запрашиваться. Это задает максимальную длину возвращаемого списка. Если значение равно None, то оно задается функцией self.__determine_how_many_times_to_repeat_query(string) :return: Если в команде RETURN используется список имен переменных, возвращается список JSON с соответствующими свойствами. Если команда RETURN используется сама по себе, возвращается список с всем графом. В противном случае возвращается пустой список.
c39540
train
{ "resource": "" }
Составьте список параметров, запрашиваемых сервером Plugit.
c39560
train
{ "resource": "" }
Вернуть список техгрупп пользователя
c39580
train
{ "resource": "" }
Этот метод используется для создания объектов в Facebook Graph. Первый параметр — "cat", это категория публикации. Кроме "cat", также необходимо передать "id", который захватывается "kwargs".
c39600
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает команду 'D'. :индекс: Индекс элемента, который нужно пометить как не выполненным.
c39620
train
{ "resource": "" }
Используется во второй половине алгоритма переназначения ключей. Зацикливается по каждой строке таблицы, заменяя ссылки на старые ключи строк на новые значения из таблицы _idmap_.
c39640
train
{ "resource": "" }
Вернуть верхнележащий элемент поддерева документа, содержащий сериализацию объекта Python в формате YAML.
c39660
train
{ "resource": "" }
Вернуть expr_summ_id для строки в таблице, в которой experiment_id, time_slide_id, veto_def_name и datatype совпадают с заданными. Если предоставлен sim_proc_id, вычислится взрыв-запуск, соответствующий этому sim_proc_id. Если подходящая строка не найдена, возвращается None.
c39680
train
{ "resource": "" }
Режим отрисовки по умолчанию для специальной клавиши. Отрисовывается как обычная клавиша символа. :param surface: Визуальная поверхность, на которую нужно отрисовать. :param key: Целевая клавиша, которую нужно отрисовать.
c39700
train
{ "resource": "" }
Вставьте сегменты из объекта segmentlistdict как новый список активных сегментов в объект LigolwSegments. Ключи словаря предполагается, что предоставляют имя инструмента для каждого списка сегментов. Будет создан новый элемент в таблице segment_definer для списков сегментов, и ключи словаря, имя и комментарий будут использованы для заполнения метаданных элемента.
c39720
train
{ "resource": "" }
Возвращается словарь результатов применения функции к каждому объекту типа `segmentlist` в `self`. Пример: ```python >>> x = segmentlistdict() >>> x["H1"] = segmentlist([segment(0, 10)]) >>> x["H2"] = segmentlist([segment(5, 15)]) >>> x.map(lambda l: 12 in l) {'H2': True, 'H1': False} ```