_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c89780
train
{ "resource": "" }
Очищает ссылки на сюжет, приложенные к трансляции у подписчиков.
c89800
train
{ "resource": "" }
Метод получения соответствующего словаря диапазона нормализации, выданного ключом и элементом.
c89820
train
{ "resource": "" }
Устаревший метод для преобразования нескольких измерений Mapping одного из элементов в таблицу.
c89840
train
{ "resource": "" }
Процесс обработки списка потоков, продвигающих объекты с параметрами и методы к потокам, основанным на Param.
c89860
train
{ "resource": "" }
Принимает сетку Bokeh-графиков в виде списка списков и оборачивает любой DataTable или Tabs в WidgetBox с соответствующим отступом. Необходимо для предотвращения перекрытия в gridplot.
c89880
train
{ "resource": "" }
Применяет соответствующий форматчик к значению. Аргументы: value: Значение измерения для форматирования Возвращает: Сформатированное значение измерения
c89900
train
{ "resource": "" }
Позволяет задавать деления для определённой оси с помощью: - пары из делений; - объекта локатора делений; - целого числа делений; - списка пар, содержащих позиции и метки; - списка позиций. Также поддерживает включение логарифмической разметки, если задано целое число делений, и задание угла поворота для делений.
c89920
train
{ "resource": "" }
Верни список записей имён файлов, в настоящее время находящихся в архиве.
c89940
train
{ "resource": "" }
Возвращает словарь, где элементы именуются ключевыми словами, допускаемыми для данного контекста.
c89960
train
{ "resource": "" }
Разбейте тип пути, содержащий отдельный NaN, разделяющий несколько подпутей, на несколько подпутей.
c89980
train
{ "resource": "" }
Отменяет привязку
c90000
train
{ "resource": "" }
Найдите все запрошенные обработчики построения и сохраните их в кэше вместе с идентификаторами моделей, к которым будут привязаны колбэки.
c90020
train
{ "resource": "" }
Преобразует любой объект HoloViews в HTML и отображает его с помощью функции отображения IPython. Если включен режим raw, то возвращается сырой HTML, а не отображается непосредственно.
c90040
train
{ "resource": "" }
Добавляет функцию прослушивания сообщений, которая будет вызываться каждый раз при получении указанного сообщения. .. tip:: Рекомендуем использовать функцию :py:func:`on_message` вместо этого метода, так как она обладает более элегантной синтаксической конструкцией. Этот метод предпочтителен только в случае, если вам необходимо :py:func:`удалить прослушиватель <remove_message_listener>`. Функция обратного вызова должна принимать три аргумента: * ``self`` - текущее транспортное средство. * ``name`` - имя полученного сообщения. * ``message`` - само сообщение (класс `pymavlink <http://www.qgroundcontrol.org/mavlink/pymavlink>`_ `документации <https://www.samba.org/tridge/UAV/pymavlink/apidocs/classIndex.html>`_). Например, в приведенном ниже фрагменте ``my_method`` будет вызываться для каждого сообщения о пульсе: .. code:: python # Метод обратного вызова для новых сообщений def my_method(self, name, msg): pass vehicle.add_message_listener('HEARTBEAT', my_method) См. :ref:`mavlink_messages` для получения дополнительной информации. :param String name: Имя сообщения, которое будет перехвачено функцией прослушивания (или '*' для получения всех сообщений). :param fn: Функция прослушивания, которая будет вызываться при получении сообщения.
c90060
train
{ "resource": "" }
Преобразовать градусы в кватернионы
c90080
train
{ "resource": "" }
Возвращает словарь поддерживаемых операций с операндом одним операторовв Weld, где значения являются соответствующими символами Weld.
c90100
train
{ "resource": "" }
Сериализовать данные для закрытого кадра. Это обратная операция функции :func:`parse_close`.
c90120
train
{ "resource": "" }
Прочитайте строку запроса и заголовки из HTTP-запроса. Поднимите исключение :exc:`~websockets.exceptions.InvalidMessage`, если HTTP-сообщение некорректно или это не GET-запрос HTTP/1.1. Не пытайтесь читать тело запроса, так как запросы прозрачного шлейфа WebSocket не имеют тела. Если в запросе есть тело, его можно прочитать из ``self.reader`` после возвращения данного корутины.
c90140
train
{ "resource": "" }
Данный корутина выполняет закрытие «рукопожатия». Он ждёт, пока с другой стороны завершится «рукопожатие», и TCP-соединение завершится. В результате не требуется ожидать выполнения метода :meth:`wait_closed`; метод :meth:`close` уже это делает. Метод :meth:`close` идемпотентный: после закрытия соединение ничего не делает. Безопасно обертывать этот корутина в функцию :func:`~asyncio.create_task`, поскольку ошибки во время завершения соединения не имеют особого значения. ``code`` должен быть экземпляром класса :class:`int`, а ``reason`` — экземпляром класса :class:`str`.
c90160
train
{ "resource": "" }
Вернуть выбранные по семенам и уникальным_классам функции или подмножество функций и соответствующих семенных классов. :параметр fv: ndarray с линеаризованным признаком. Его размерность MxN, где M - количество пикселей изображения, а N - количество признаков :параметр seeds: ndarray с семенами. Не обязательно линейный. :параметр unique_cls: количество используемых классов семян. Например, [1, 2] :возврат: fv, sd - выборку из вектора признаков и выборку из семян или просто fv для всего изображения
c90180
train
{ "resource": "" }
Использование шпиона для заданной функции `fn`. Изменяется модуль, класс или объект, в котором находится `fn`, так чтобы все взаимодействия могли быть записаны; иначе выполняется `fn` как и раньше, чтобы все побочные эффекты произошли как обычно. Например: ```python import time spy(time.time) do_work(...) # ничего внедрено, используется глобальный изменённый `time` модуль verify(time).time() ``` Обратите внимание, что встроенные функции часто не могут быть изменены, поскольку они защищены только для чтения.
c90200
train
{ "resource": "" }
Эта функция должна вызываться из консоли при её запуске. Некоторые трансформеры не допускаются в консоли, и они могут быть загружены до активации консоли. Де-факто мы удаляем их и выводим информационное сообщение, специфичное для этого трансформера, как написано в модуле трансформера.
c90220
train
{ "resource": "" }
Импортируйте исходный код, трансформируйте его перед выполнением, чтобы Python его знал.
c90240
train
{ "resource": "" }
Конвертировать сокращённую ссылку из usernote в полный URL на reddit. Аргументы: subreddit: сабреддит, для которого предназначена ссылка (объект PRAW Subreddit или строка) short_link: сжатая ссылка из usernote (строка) Возвращает строку с полным URL.
c90260
train
{ "resource": "" }
Состояние объекта кэшировано. В случае необходимости обновления обновление будет симулировано в этом кэше, чтобы информация об откате была верной. Эта функция извлекает кэшированные данные.
c90280
train
{ "resource": "" }
Вернуть кортеж для аутентификации пользователя Если не успешно, вызвать исключение ``AgileError``.
c90300
train
{ "resource": "" }
Возвращает True, если текущая транзакция требует коммита для применения изменений.
c90320
train
{ "resource": "" }
Функция перезагрузить Синхронизируйте полный объект
c90340
train
{ "resource": "" }
Зарегистрировать новый правило выше заданного `threshold` поставки Регистрация поддерживает одноаргументный формат для использования в качестве декоратора, а также двухаргументный формат для прямого применения. Используйте первый для определений `def` или `class`, а второй — для. `lambda` функций и существующих вызываемых функций. Используйте первый для `def` или `class` определений и второй для `lambda` функций и существующих вызываемых. .. code:: python @control.add(supply=10) def linear(pool, interval): if pool.utilisation < 0.75: return pool.supply - interval elif pool.allocation > 0.95: return pool.supply + interval control.add( lambda pool, interval: pool.supply * (1.2 if pool.allocation > 0.75 else 0.9), supply=100 )
c90360
train
{ "resource": "" }
Запустите указанный раздел.
c90380
train
{ "resource": "" }
Декоратор, который можно использовать для того, чтобы помечать функции как устаревшие. Его использование приведёт к тому, что при вызове функции будет показано предупреждение об устаревании.
c90400
train
{ "resource": "" }
Возвращает среду, помеченную как по умолчанию. Когда установлен Zone, пометка по умолчанию не имеет смысла, возвращается особая среда с соответствующим Zone.
c90420
train
{ "resource": "" }
Верни список ссылок и заголовков для блоков, которые можно добавить в эту колонку. Все доступные блоки сгруппированы по категориям блоков.
c90440
train
{ "resource": "" }
Загрузить и проанализировать TOML из объекта файла. Дополнительный аргумент `dict_` используется для указания типа выходных данных.
c90460
train
{ "resource": "" }
Получить инвентарь всех шасси.
c90480
train
{ "resource": "" }
Функция getUserData Сгенерировать скрипт пользовательских данных для сервера метаданных из API Foreman @param domain: элемент домена, связанный с этим хостом @param hostgroup: элемент хост-группы, связанный с этим хостом @param defaultPwd: стандартный пароль, если не указан пароль в параметрах host>hostgroup>domain @param defaultSshKey: стандартный ключ SSH, если не указан пароль в параметрах host>hostgroup>domain @param proxyHostname: имя хоста смарт-прокси @param tplFolder: каталог шаблонов @return RETURN: пользовательские данные
c90500
train
{ "resource": "" }
Преобразовать экземпляр модели в структуру Python. :param model: Модель, которую нужно преобразовать. :rtype: ``dict``
c90520
train
{ "resource": "" }
Конвертируйте тип в SQL
c90540
train
{ "resource": "" }
Переопределите уровень журналирования по умолчанию класса
c90560
train
{ "resource": "" }
Оставьте вершины с углами больше заданного минимума.
c90580
train
{ "resource": "" }
Настройка обработчиков полей модели. :param config: экземпляр конфигурирования Pyramid. :param model_cls: класс модели, для поля которой должны быть настроены обработчики. ::param schema: словарь схемы JSON модели.
c90600
train
{ "resource": "" }
Обновите объект `self.context`, загрузив его в объект БД или ES. Обновление выполняется путем получения идентификатора объекта из :kwargs: и затем получения элемента ключевой пары контекста из нового экземпляра `self._factory`, который является классом ACL, используемым текущим представлением. Аргументы: - :es_based: Логическое значение. Нужно ли инициализировать ACL основанным на ES или нет. Это влияет на фон, который будет использоваться для получения данных — либо БД, либо ES. - :kwargs: Ключевые слова, содержащие значение для текущего ресурса 'id_name'.
c90620
train
{ "resource": "" }
Переместите курсор мыши в определенное место относительно верхнего левого угла окна. :param x: Целевая координата X на экране в пикселях. :param y: Целевая координата Y на экране в пикселях.
c90640
train
{ "resource": "" }
Дождитесь, пока окно получит или потеряет фокус. :param window: Окно, в ожидании которого нужно держаться :param want_focus: Если 1, ожидается получение фокуса. Если 0, ожидается потеря фокуса.
c90660
train
{ "resource": "" }
Декоратор. Если пустой список, возвращает None, иначе список.
c90680
train
{ "resource": "" }
Это выполняет работу по переписыванию ссылок на elife в формате JSON.
c90700
train
{ "resource": "" }
Найди предметные области типа display-channel
c90720
train
{ "resource": "" }
Найдите идентификатор группы наград для каждой, связанной с предметами, обнаруженными в разделе get_funding_group.
c90740
train
{ "resource": "" }
Присвоить числовые значения каждому уникальному идентификатору, имеющему равный вклад.
c90760
train
{ "resource": "" }
Проверьте тело ответа из представления Flask. Подобно функции `validate_body`, эта функция сравнивает JSON-документ с указанием JSON-schema. Однако в этом случае схема применяется к ответу представления. Скорее, чем возвращать объект ответа Flask, представление должно возвращать обычный Python-словарь или список. Например:: from snapstore_schemas import validate_output @validate_output({ 'type': 'object', 'properties': { 'ok': {'type': 'boolean'}, }, 'required': ['ok'], 'additionalProperties': False } def my_flask_view(): # код представления здесь return {'ok': True} Каждый ответ представления будет проверяться по схеме. Отклонения от схемы приведут к возникновению исключения `DataValidationError`.
c90780
train
{ "resource": "" }
Сгенерируйте случайные активации скрытого слоя, используя X в качестве входных данных. Параметры ---------- X : {array-like, sparse matrix}, shape [n_samples, n_features] Данные для преобразования y : не используется: заполнитель, позволяющий использовать в пайплайне. Возвращает ------- X_new : массив numpy с размером [n_samples, n_components]
c90800
train
{ "resource": "" }
Проверьте, кто прочитал каждое сообщение.
c90820
train
{ "resource": "" }
Объединить команду с аргументами.
c90840
train
{ "resource": "" }
Рекурсивная функция поиска. Аргументы: path (str): Путь для рекурсивного поиска matcher (str or callable): Шаблон строки для поиска или функция, возвращающая True/False для аргумента файла dirs (bool): если True, возвращает каталоги, соответствующие шаблону files (bool): если True, возвращает файлы, соответствующие шаблону Возвращает: str: Найденные файлы и каталоги
c90860
train
{ "resource": "" }
Закройте соединение с сервером электронной почты.
c90880
train
{ "resource": "" }
Извлеките вызываемые значения из `row`. Замените вызываемые значения начальным значением (если указано) или пустой строкой. Параметры --------- `row` : соответствие Данный ряд. Ключи - это либо одно имя столбца, либо кортеж имен столбцов. Значения бывают трёх видов: 1) неприводимое к вызову значение, 2) кортеж (начальное_значение, callable), 3) или отдельный callable (в этом случае начальное значение устанавливается в пустую строку). Возвращает --------- Список кортежей (столбец, callable)
c90900
train
{ "resource": "" }
Генерируйте обработчики после форматирования на основе `column_style`. Параметры ---------- column_style : dict Стиль, где верхнеуровневые ключи соответствуют атрибутам стиля, таким как "жирный" или "цвет". Возвращает ------- Итератор объекта.
c90920
train
{ "resource": "" }
Для каждого несвязанного обработчика получите связанную версию.
c90940
train
{ "resource": "" }
Создать указанный схему, если она еще не существует
c90960
train
{ "resource": "" }
Прочитать конфигурацию автоматически, если это необходимо
c90980
train
{ "resource": "" }
Прикрепите к строке в начало или в конец текущей документации функции. Этот декоратор должен обрабатывать ситуацию, когда ``func.__doc__`` равно None (например, если были переданы опции -OO в интерпретатор). Использование: @docstring('Appended this line') def func(): "This docstring will have a line below." pass >>> print(func.__doc__) This docstring will have a line below. Appended this line Аргументы: documentation (str): Строка документации, которая должна быть добавлена, либо вставлена в начало, либо в конец текущей строки документации. prepend (bool): Ложь по умолчанию. Если истина — добавляет строку документации в начало текущей строки документации, в обратном случае — прикрепляет её к концу. join (str): Строка, используемая для разделения документальных строк. По умолчанию='\n'
c91000
train
{ "resource": "" }
Предоставляет интерфейс для обхода значений вложенных словарей по путям, разделённым точками. Обёртка для ``dpath.util.get``. :param obj: словарь вида ``{'some': {'value': 3}}`` :param path: ``'some.value'`` :param separator: ``'.'`` или ``'/'`` или что угодно :param default: значение по умолчанию для случая KeyError :return: значение словаря или значение по умолчанию
c91020
train
{ "resource": "" }
Вернуть словарь пользователей.
c91040
train
{ "resource": "" }
Проверьте атрибуты QPimage Параметры ---------- qpi: qpimage.core.QPImage Исключения ---------- IntegrityCheckError если проверка не прошла
c91060
train
{ "resource": "" }
Конвертировать входные данные в фазу и амплитуду **Параметры** `data`: 2D массив (вещественные или комплексные числа) или список - Входные данные (см. `which_data`) `which_data`: строка - Строка или запятаями разделенный список строк, указывающий порядок и тип входных данных. Допустимые значения: "field", "phase", "hologram", "phase,amplitude" или "phase,intensity", в которых последние два требуют индексируемого объекта с фазовыми данными в качестве первого элемента. **Возвращает** `amp, pha`: кортеж из (:class:`Amplitude`, :class:`Phase`)
c91080
train
{ "resource": "" }
Решить имя на основе поиска в переменных и встроенных функциях. За счет возможных ответвлений (например, выражений If), некоторые узлы могут не иметь пересчитанных значений. Эти узлы игнорируются.
c91100
train
{ "resource": "" }
Посетите элементы и соберите результаты в набор.
c91120
train
{ "resource": "" }
Поднять исключение, что данный узел не обработан.
c91140
train
{ "resource": "" }
Точка входа для автономного скрипта.
c91160
train
{ "resource": "" }
Проверяет, что длина значения поля находится между заданными пределами в этом валидаторе.
c91180
train
{ "resource": "" }
Подписать нагрузку, используя указанный аутентификатор
c91200
train
{ "resource": "" }
Подключается через SSH.
c91220
train
{ "resource": "" }
Переключиться на этот проект.
c91260
train
{ "resource": "" }
Извлекает параметры подключения PostgreSQL из SQLAlchemy URL. Аргументы: db_url (str): SQLAlchemy URL Возвращает: Dict[str, Any]: Словарь параметров подключения к базе данных
c91280
train
{ "resource": "" }
Создайте новую ветку запроса для этого вопроса.
c91300
train
{ "resource": "" }
Спрашивает о числе в вопросе.
c91320
train
{ "resource": "" }
Декоратор маршрутизации для пользовательского обработчика. Декорирует вызываемый обработчик веб-запросов атрибутом HTTP-метода. Аргументы: method_name (str): Имя HTTP-метода (например, GET, POST) extra_part (bool): Указывает, должно ли имя обернутой вызываемой подпрограммы входить в состав фактической конечной точки. Возвращает: Вызываемую подпрограмму обработчика. Примеры: >>> @route_method('GET') ... def method(): ... return "Hello!" ... >>> method.http_method 'GET' >>> method.url_extra_part None
c91340
train
{ "resource": "" }
Проверь и извлек диапазон, если значение является допустимым диапазоном. Здесь мы хотим узнать, является ли значение серией или диапазоном. Мы ищем `{1..2[..inc]}` или `{a..z[..inc]}` (отрицательные числа допустимы).
c91360
train
{ "resource": "" }
Опубликуйте набор эпизодов в RSS-ленту ведущего. :param titles: Либо название одного эпизода, либо последовательность названий эпизодов для публикации.
c91380
train
{ "resource": "" }
Пример метода PUT.
c91400
train
{ "resource": "" }
Получить имя функции, вызывающей метод. :return: Имя вызывающей функции (ожидается, что она будет вызвана в self.error/debug/...) :rtype: str | unicode
c91420
train
{ "resource": "" }
Удаляет параметры на основе аргументов функции. Это может удалить параметры на основе следующих значений параметров: - param/@id - param/@name - param/@ref_id Каждый ввод взаимно исключителен. Вызов этой функции с несколькими установленными значениями вызовет исключение IOCParseError. Вызов этой функции без установления какого-либо значения вызовет исключение. :param param_id: Идентификатор параметра, который нужно удалить. :param name: Название параметра, который нужно удалить. :param ref_id: Идентификатор IndicatorItem/Indicator параметра, который нужно удалить. :return: Количество удалённых параметров.
c91440
train
{ "resource": "" }
Список конкретного разрешения для данного объекта. :param str permission_id: идентификатор Разрешения, которое будет перечислено.
c91460
train
{ "resource": "" }
Обнови эту Источника
c91480
train
{ "resource": "" }
Возбуждает подкласс ошибки ServerError на основе кода HTTP-ответа.
c91500
train
{ "resource": "" }
Скачать найденные и сохраненные Opus obsida. Параметры ========= savedir: str или pathlib.Path, опционально Если корневая папка базы данных, определённая в config.ini, не используется, укажите здесь другую папку savedir. Она будет передана в PathManager.
c91520
train
{ "resource": "" }
Идентифицируйте базовый URL THREDDS-сервера из URL каталога. Оставляет схему URL, хост, порт и имя пользователя/пароль, если они указаны.
c91540
train
{ "resource": "" }
Оформите данные в датафрейм, удалите пустые строки и добавьте атрибут единиц измерения.
c91560
train
{ "resource": "" }
Извлечение дневных наблюдений в верхних слоях атмосферы из архива Иоустатафордс общего колледжа для одной станции. Параметры ---------- time : datetime Дата и время желаемого наблюдения. site_id : str Трибуквенный идентификатор станции по стандарту ICAO, для которой необходимо загрузить данные. kwargs Произвольные ключевые слова аргументов, которые можно использовать для инициализации источника. Возвращает ------- Объект :class:`pandas.DataFrame`, содержащий данные.
c91580
train
{ "resource": "" }
Обработать чтение блока данных NcStream v1 из объекта, похожего на файл.
c91600
train
{ "resource": "" }
Замок или разблокировка Аргументы: code (str): Код замка device_label (str): Метка устройства замка state (str): 'замок' или 'разблокировка'
c91620
train
{ "resource": "" }
Вернуть заполнитель по ключу.
c91640
train
{ "resource": "" }
Примените мягкое разбиение слов, что вставляет маркеры ``&shy;``.
c91660
train
{ "resource": "" }
Обрабатывать `srcset="image.png 1x, image@2x.jpg 2x"`
c91680
train
{ "resource": "" }
Возвращает дополнительный словарь дополнительных аргументов, используемый для вызова 'add_item' генератора подкаста. Добавьте поля элемента, которые будут использоваться пользовательским генератором подкастов.
c91700
train
{ "resource": "" }
Получите ведущие столбцы для взаимосвязи. :rtype: list
c91720
train
{ "resource": "" }
Добавьте новый столбец в чертеж. :param type: Тип столбца :type type: str :param name: Имя столбца :type name: str :param parameters: Параметры столбца :type parameters: dict :rtype: Fluent
c91740
train
{ "resource": "" }
Получить все первичные ключи для массива моделей. :type модели: список :type ключ: строка :rtype: список
c91760
train
{ "resource": "" }
Преобразование и вычисление расстояния Дженсена-Шеннона между двумя датафреймами Параметры ---------- df1, df2 : pandas.DataFrames Датафреймы для вычисления расстояния Дженсена-Шеннона между их столбцами. Должны иметь совпадающие названия столбцов. bins : массив Пороги для преобразования df{1,2} в вероятностные распределения. pair : str, необязательно Название пары для сохранения в качестве имени серии. Возвращает ------- divergence : pandas.Series Расстояние Дженсена-Шеннона между столбцами df1, df2
c91780
train
{ "resource": "" }
Загрузить набор тестов с помощью тестовых линий из потока TAP, поступающих через STDIN. :возвращает: Экземпляр ``unittest.TestSuite``