_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c133740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Скопируйте это распределение, подставив любые изменённые ключевые аргументы.
|
||
c133760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает более позднюю версию из двух версий.
:param ver1: строка версии 1
:param ver2: строка версии 2
:return: более поздняя версия из двух
:rtype: класс `VersionInfo`
>>> import semver
>>> semver.max_ver("1.0.0", "2.0.0")
'2.0.0'
|
||
c133780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, подходит ли URL для загрузки в проект.
Если подходит, зарегистрируйте информацию в словаре результатов (для _get_project) о конкретной версии.
Обратите внимание, что возвращаемое значение не используется по-другому, кроме как в качестве булева значения.
|
||
c133800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сначала блокирует, затем синхронизирует.
|
||
c133820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Существует ли этот путь.
|
||
c133840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Посещайте назначения в правильном порядке.
|
||
c133860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установите значения метаданных из указанного итерируемого `other` и ключевых аргументов.
Поведение аналогично `dict.update`: если у `other` есть метод `keys`, то перебираются они, и `self[key]` присваивается `other[key]`. В противном случае, `other` является итерируемым объектом из пар `(ключ, значение)`.
Ключи, которые не соответствуют полю метаданных или имеют пустое значение, удаляются.
|
||
c133880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте существование элемента между концом активных групп форматирования и последним маркером. Если он существует, верните его, иначе верните false.
|
||
c133900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте пакетный поиск, соответствующий этой требуемой команде.
|
||
c133920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вызывает фильтр на значении так же, как это делает компилятор.
Обратите внимание, что на Python 3 это может вернуть корутина, если
фильтр выполняется в асинхронном режиме и поддерживает асинхронное выполнение.
Вам нужно будет использовать директиву `await` для него, если это необходимо.
.. versionadded:: 2.7
|
||
c133940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Защита пакета `pip.exe` от изменений на Windows
На Windows любая операция, изменяющая `pip`, должна выполняться следующим образом:
python -m pip ...
|
||
c133960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает названные результаты парсинга в виде вложенного словаря.
Пример:
```python
integer = Word(nums)
date_str = integer("year") + '/' + integer("month") + '/' + integer("day")
result = date_str.parseString('12/31/1999')
print(type(result), repr(result)) # -> <class 'pyparsing.ParseResults'> (['12', '/', '31', '/', '1999'], {'day': [('1999', 4)], 'year': [('12', 0)], 'month': [('31', 2)]})
result_dict = result.asDict()
print(type(result_dict), repr(result_dict)) # -> <class 'dict'> {'day': '1999', 'year': '12', 'month': '31'}
# хотя ParseResults поддерживает доступ, похожий на словарь, иногда просто нужен словарь
import json
print(json.dumps(result)) # -> Exception: TypeError: ... не является JSON сериализуемым
print(json.dumps(result.asDict())) # -> {"month": "31", "day": "1999", "year": "12"}
```
|
||
c133980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Попробуйте найти ссылку, соответствующую требованию
Ожидается req, InstallRequirement, и upgrade, булево значение
Возвращает ссылку, если она найдена,
В противном случае вызывает ошибку DistributionNotFound или BestVersionAlreadyInstalled
|
||
c134000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сделайте скрипт.
:param specification: Спецификация, которая может быть либо допустимой спецификацией импорта (чтобы сделать скрипт из вызываемого), либо именем файла (чтобы создать скрипт путем копирования из исходного расположения).
:param options: Словарь опций, управляющих генерацией скрипта.
:return: Список всех абсолютных путей, которые были записаны.
|
||
c134020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Парсинг фрагмента HTML в виде строки или потокообразного объекта в виде дерева.
:арг doc: фрагмент для парсинга в виде строки или потокообразного объекта.
:арг container: контекст контейнера для парсинга фрагмента.
:арг treebuilder: используемый treebuilder при парсинге.
:арг namespaceHTMLElements: следует ли пространство имен HTML элементов.
:возвращает: проанализированное дерево.
Пример:
>>> от html5lib.html5libparser импортировать parseFragment
>>> parseFragment('<b>это фрагмент</b>')
<Element u'DOCUMENT_FRAGMENT' at 0x7feac484b090>
|
||
c134040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает документ, нормализованный согласно указанным правилам схемы.
:param document: Документ для нормализации.
:type document: любая :term:`сопоставление`
:param schema: Схема валидации. По умолчанию: :obj:`None`. Если схема не указана здесь, она должна была быть предоставлена при создании класса.
:type schema: любая :term:`сопоставление`
:param always_return_document: Возвращать документ в случае возникновения ошибки. По умолчанию: ``False``.
:type always_return_document: :class:`bool`
:return: Нормализованная копия предоставленного сопоставления или :obj:`None`, если в процессе нормализации произошла ошибка.
|
||
c134060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Решите, выглядит ли предоставленное имя файла как возможное имя Python-файла.
:param str имя: Имя предоставленного файла.
:return: Разбирает ли предоставленное имя как Python-файл.
:rtype: bool
|
||
c134080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает виртуальное окружение, если его не существует.
|
||
c134100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Внутренняя вспомогательная функция для создания производного контекста. Это используется в ситуациях, когда системе необходим новый контекст в том же шаблоне, независимый.
|
||
c134120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загружает конфигурацию из переменных окружения
|
||
c134140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верни строку, представляющую пользовательское агентство.
|
||
c134160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалить подписчика для события.
:param event: Название события.
:param subscriber: Подписчик, который нужно удалить.
|
||
c134180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Префикс "run" в контексте окружения:
:return: Префикс Python внутри окружения
:rtype: :data:`sys.prefix`
|
||
c134200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Считать из потока следующее количество байт указанного размера. Если размер не указан, считать все байты потока до достижения EOF.
|
||
c134220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обработайте гнузовую разреженную заголовочную информацию плюс дополнительные заголовки.
|
||
c134240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте устройство пользовательского пространства или блочное устройство под названием targetpath.
|
||
c134260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите эквивалентное имя пакета в pipfile
|
||
c134280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Итерирует по записям в файле ``installed-files.txt`` и возвращает пути для каждой строки, если путь указывает на файл, находящийся в директории ``.egg-info`` или одной из её поддиректорий.
:parameter absolute: Если параметр *absolute* имеет значение ``True``, каждый возвращаемый путь преобразуется в локальный абсолютный путь. В противном случае возвращается сырое значение из файла ``installed-files.txt``.
:тип absolute: булево
:возвращает: итератор путей
|
||
c134300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте соответствующий строковый заголовок Cookie для отправки с запросом `request`, или None.
:rtype: str
|
||
c134320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Уничтожает весь текущий строку.
|
||
c134340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Указывает, является ли ключ строго потомком другого ключа. Близнецы времени компиляции не считаются детьми друг друга.
|
||
c134360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяет, установлен ли пакет с помощью pip.
Это используется для того, чтобы не отображать сообщение об обновлении, если pip на самом деле установлен через системный менеджер пакетов, такой как dnf на Fedora.
|
||
c134380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Включить буферизацию кадра с этого момента.
|
||
c134400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Формирует модель ResNet-152.
Аргументы:
pretrained (bool): Если True, возвращает модель, предварительно обученную в ImageNet.
|
||
c134420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяет, является ли цена исполнения хуже лимитной цены заказа.
Параметры
----------
fill_price: float
Цена, на которую проводится проверка.
order: zipline.finance.order.Order
Заказ, цену ограничения которого нужно проверить.
Возвращает
----------
bool: True, если цена исполнения выше лимитной цены (для покупки) или ниже
лимитной цены (для продажи).
|
||
c134440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вызовите функцию `compute` пользователя для каждого окна с заранее построенным массивом вывода.
|
||
c134460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Фабричная функция для создания методов двузначных операторов для подкласса Filter.
Возвращает функцию "binary_operator", подходящую для реализации функций вроде `__and__` или `__or__`.
|
||
c134480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Извлекаем данные о ценах за указанное sid, dt и поле.
Параметры
----------
sid : int
Идентификатор актива.
dt : datetime-like
Дата и время сделки.
field : string
Тип доставляемых данных о ценах.
('open', 'high', 'low', 'close', 'volume')
Возвращаемое значение
-------
out : float|int
Маркет-данные для заданных координат sid, dt и field.
Для OHLC:
Возвращает float, если сделка была совершена в указанное время dt.
Если сделок не было, возвращается np.nan.
Для объема:
Возвращается целочисленное значение объема.
(Объем 0 означает, что за указанное время dt сделок не было.)
|
||
c134500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Объедините входные данные двух `NumericalExpressions` в одну кортеж входных данных, переписав их соответствующие строковые выражения, чтобы имена входов разрешались правильно.
Возвращает кортеж из `(new_self_expr, new_other_expr, new_inputs)`.
|
||
c134520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обрабатывает завершение данного минутного интервала в минутном эмиссионном процессе.
Параметры
----------
dt : Timestamp
Минута, которая завершается
Возвращает
-------
Данные о выступлении за минуту.
|
||
c134540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте итератор, который будет "параллельно" двигаться по строкам нашего набора данных.
Каждое выдаваемое окно будет содержать `window_length` строк.
Параметры
----------
`window_length` : int
Количество строк в каждом выдаваемом окне.
`offset` : int, опционально
Количество строк для пропуска перед первым окном. По умолчанию 0.
`perspective_offset` : int, опционально
Количество строк после конца текущего окна, с которых будет «видима» базовые данные.
|
||
c134560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, что столбцы таблицы `events` могут быть использованы объектом `EarningsEstimatesLoader`, чтобы обслуживать `BoundColumns`, описанные в `columns`.
|
||
c134580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверить, равны ли a и b с некоторой точностью.
Параметры
----------
a, b : float
Числа с плавающей запятой, которые нужно проверить на равенство.
atol : float, optional
Абсолютная точность.
rtol : float, optional
Относительная точность.
equal_nan : bool, optional
Должны ли NaN считаться равными?
Смотрите также
--------------
numpy.isclose
Примечания
----------
Эта функция просто скалярная версия numpy.isclose для повышения производительности.
См. документацию по ``isclose`` для получения дополнительной информации об ``atol`` и ``rtol``.
|
||
c134600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Для каждой строки ввода вычислите массив с таким же форматом, состоящий из рангов для каждой строки.
|
||
c134620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает дневные доходности за указанный период.
Параметры
----------
start : datetime
Начальная дата главной сессии (включительно).
end : datetime, опционально
Окончательная дата главной сессии (включительно). Если не указана, считать ``start`` как
символьный ключ.
Возвращает
-------
returns : pd.Series или float
Доходности в указанном периоде. Индекс будет представлять торговый календарь в диапазоне [start, end]. Если указан
только ``start`` , вернуться к скалярному значению на этот день.
|
||
c134640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Уменьши размерность `array` до повторного включения `count` раз по последней оси.
Параметры
----------
array : np.array
Массив, который нужно уменьшить до размерности.
count : int
Количество раз, которое нужно повторить `array`.
Возвращает
-------
result : array
Массив с формой array.shape + (count,), состоящий из `array`, повторенного `count` раз по последней оси.
Пример
-------
>>> from numpy import arange
>>> a = arange(3); a
array([0, 1, 2])
>>> repeat_last_axis(a, 2)
array([[0, 0],
[1, 1],
[2, 2]])
>>> repeat_last_axis(a, 4)
array([[0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2]])
Замечания
----
Полученный массив будет совместно занимать память с `array`. Если вам нужно присвоить что-то входному или выходному результату, вероятно, стоит сначала сделать копию.
См. также
--------
repeat_last_axis
|
||
c134660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте фильтр, который показывает, являются ли значения в ``choices``.
Параметры
----------
choices : iterable[str или int]
Перечисляемый тип, содержащий варианты.
Возвращает
-------
matches : Фильтр
Фильтр, возвращающий True для всех пар sid/дата, при которых ``self`` производит запись в ``choices``.
|
||
c134680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Размер буфера изменяется для хранения нового окна с новым cap_multiple.
Если cap_multiple равен None, то используется старый cap_multiple.
|
||
c134700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Агрегация поля "close" возвращает самое последнее "close" в заданный момент времени `dt`.
Если "close" для заданного `dt` равен `nan`, используется самое последнее ненулевое значение `close`.
Если данных на или до момента `dt` не было, приближение "close" равно `nan`.
Возвращает
----------
`np.array` с dtype=float64, в порядке параметров валют.
|
||
c134720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяет, есть ли в базе данных текущих активов таблицы.
Параметры
----------
txn : Транзакция
Открытая транзакция для проверки.
Возвращает
-------
has_tables : bool
Если таблицы присутствуют, возвращает True, в противном случае False.
|
||
c134740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Уменьшение count входящих связей для ``term`` после расчета.
Параметры
----------
term : zipline.pipeline.Term
Терм, чьи родительские элементы должны быть уменьшенными по счетчикам ссылок.
refcounts : dict[Term -> int]
Словарь счётчиков ссылок.
Возврат
-------
garbage : set[Term]
Термы, чьи счётчики ссылок достигли нуля после уменьшения.
|
||
c134760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если свойство часов не установлено, то создайте его на основе частоты.
|
||
c134780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определите заказ на актив, соответствующий указанному проценту текущей стоимости портфеля.
Параметры
----------
asset : Asset
Актив, для которого предназначен заказ.
percent : float
Процент стоимости портфеля, который нужно закрепить за активом ``asset``.
Указывается десятичной дробью, например: 0.50 означает 50%.
limit_price : float, опционально
Запрашиваемая цена на заказ.
stop_price : float, опционально
Пробная цена для заказа.
style : ExecutionStyle
Стиль выполнения для заказа.
Возвращает
---------
order_id : str
Уникальный идентификатор для этого заказа.
Примечания
---------
См. функцию :func:`zipline.api.order` для получения дополнительной информации о ``limit_price``, ``stop_price`` и ``style``.
См. также
--------
:class:`zipline.finance.execution.ExecutionStyle`
:func:`zipline.api.order`
:func:`zipline.api.order_value`
|
||
c134800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Текущее состояние позиций.
Возвращает
-------
stats : PositionStats
Текущие статистические данные позиций.
Примечания
-----
Это кэшировано, повторный доступ не пересчитает статистику до тех пор, пока она не может измениться.
|
||
c134820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает словарь, состоящий из списков периодов владения, из таблицы в базе данных.
|
||
c134840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Читает и декодирует изображение из объекта файла в виде массива NumPy.
Набор данных SUN содержит изображения в нескольких форматах (несмотря на то, что все у них расширение .jpg). Некоторые из них:
- BMP (RGB)
- PNG (оттенки серого, RGBA, RGB с чередующимися строками)
- JPEG (RGB)
- GIF (с одним кадром RGB)
Поскольку TFDS предполагает, что у всех изображений одинаковое количество каналов, мы конвертируем все изображения в формат RGB.
Аргументы:
- fobj: файловый объект, из которого происходит чтение.
- session: ТФ-сеанс, используемый для декодирования изображений.
- filename: имя оригинального изображения в архиве.
Возвращает:
- массив NumPy с формой (высота, ширина, каналы).
|
||
c134860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обновите DatasetInfo из JSON-файла в `dataset_info_dir`.
Эта функция обновляет все динамически созданные поля (num_examples, хеш, время создания и т.д.) объекта DatasetInfo.
Это перезапишет все предыдущую метаданные.
Аргументы:
dataset_info_dir: `str` Каталог, содержащий файл метаданных. Это должен быть корневой каталог конкретной версии набора данных.
|
||
c134880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Скриншот с применением масштабирования и обрезки.
Масштабируйте центральную часть изображения и обрежьте лишние пиксели.
Аргументы:
img: numpy array, неиспорченное изображение.
zoom_factor: numpy array, последовательность из чисел с плавающей запятой для коэффициента масштабирования.
Возвращает:
numpy array, масштабированное изображение после обрезки.
|
||
c134900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Используя конструктор хеша, возвращает контрольную сумму спецификатора и размер файла.
|
||
c134920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Один элемент в tf.train.Feature.
|
||
c134940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте пример для каждого изображения в словаре.
|
||
c134960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Убедитесь, что два разделенных словаря имеют одинаковые имена и количество шардов.
|
||
c134980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Инициализирует энкодер из списка субслов.
|
||
c135000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Функция должна вызываться с использованием позиционных аргументов.
|
||
c135020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите алфавит и имена меток, объедините их по всем директориям.
|
||
c135040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте архив в archive.org.
|
||
c135060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
стандартное сообщение, которое можно перевести
|
||
c135080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определяет, подходит ли данный адаптер на ответ на ввод пользователя.
|
||
c135100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните ответ на утверждение в предоставленных данных.
* JSON-данные должны содержать атрибут 'text'.
|
||
c135120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установить размещение окна.
|
||
c135140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте безвидовой контекст OpenGL и сделайте его текущим.
Пользователям ожидается использовать API EGL напрямую в случае, если требуется более сложное управление контекстом.
Аргументы:
surface_size: (ширина, высота), размер бессходовой поверхности рендеринга.
|
||
c135160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Минимизация этой цели эквивалентна размытию входных данных на каждом шаге.
Оптимизация (-k) * blur_input_each_step() эквивалентна:
input <- (1-k) * input + k * blur(input)
Данная операция использовалась в ранней работе по визуализации признаков. Смотрите Nguyen, и др., 2015.
|
||
c135180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Дан произвольный массив NumPy четвертого ранга,
функция возвращает байтовое представление закодированного изображения.
Аргументы:
array: массив NumPy с dtype uint8 и диапазоном значений от 0 до 255
domain: ожидаемый диапазон значений в массиве, см. `_normalize_array()`
fmt: строка, описывающая желаемый формат файла, по умолчанию 'png'
quality: указывает на качество сжатия от 0 до 100 для потеряных форматов
Возвращает:
данные изображения в виде объекта BytesIO
|
||
c135200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
И вправду мне приходится самому выводить графы?
|
||
c135220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Присоединяйтесь к голосовому каналу
|
||
c135240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Декоратор, который регистрирует корутина как хук предварительного вызова.
Хук предварительного вызова вызывается непосредственно перед вызовом команды. Это делает его полезной функцией для установки подключений к базе данных или любого типа подготовки, которая требуется.
Этот хук предварительного вызова принимает один параметр: класс :class:`.Context`.
См. :meth:`.Bot.before_invoke` для получения дополнительной информации.
Параметры
-----------
coro: :ref:`coroutine <coroutine>`
Корутина, которую нужно зарегистрировать как хук предварительного вызова.
Поднимает исключения
---------------------
TypeError
Корутина, переданная как аргумент, не является фактически корутиной.
|
||
c135260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Утилитный метод для форматирования команд и групп.
Параметры
------------
command: :class:`Command`
Команда, которую нужно отформатировать.
|
||
c135280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте маршрутный план от декораторного метода.
:param uri: конечная точка, на которой маршрут будет доступен.
:param methods: список принимаемых HTTP-методов.
:param host: IP-адрес или полное доменное имя для сервера Sanic.
:param strict_slashes: Убедитесь, что API-URL-адреса запрашиваются с
окончанием */*
:param stream: Если маршрут должен поддерживать стриминг.
:param version: Версия плана маршрутов.
:param name: Уникальное имя для идентификации маршрута.
:return декорированный метод, который при вызове вернет объект
класса :class:`FutureRoute`
|
||
c135300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Абстрактный класс `MutableSequence` использует метод вставки для выполнения операции `BlueprintGroup.append`.
:param index: Индекс, используемый для вставки нового элемента `Blueprint`.
:param item: Новый объект `Blueprint`.
:return: None
|
||
c135320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Функция получения представления для использования с системой маршрутизации, которая
открываемая требование к подходящему методу обработчика.
|
||
c135340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Нормализуйте список прямоугольников.
|
||
c135360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузка переводов из дерева локали `gettext`
Дерево локали похоже на системное ``/usr/share/locale``, например:
{directory}/{lang}/LC_MESSAGES/{domain}.mo
Для того чтобы ваше приложение можно было перевести, необходимо выполнить три шага:
1. Создать файл POT для перевода::
xgettext --language=Python --keyword=_:1,2 -d mydomain file1.py file2.html etc
2. Слияние с существующим файлом POT::
msgmerge old.po mydomain.po > new.po
3. Компиляция::
msgfmt mydomain.po -o {directory}/pt_BR/LC_MESSAGES/mydomain.mo
|
||
c135380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Украшайте методы данным декоратором, чтобы требовать, чтобы пользователь был вошел в систему.
Если пользователь не вошел в систему, его перенаправят на настроенную
`URL для входа <RequestHandler.get_login_url>`.
Если вы настроите URL для входа с параметром запроса, Tornado предположит, что вы знаете, что делаете, и использует его как есть. Если нет, Tornado добавит параметр `next` так, чтобы страница входа знала, куда отправить вас после входа.
|
||
c135400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Записывает данное чанкование в буфер вывода.
Чтобы отправить вывод по сети, используйте перечисленный ниже метод `flush()`.
Если данный чанк является словарём, мы записываем его в формате JSON и устанавливаем тип содержимого ответа как ``application/json``. (если вы хотите отправить JSON с другим типом содержимого, вызовите ``set_header`` после использования метода ``write()``).
Обратите внимание, что списки не преобразуются в JSON из-за потенциальной уязвимости кросс-сайтовой безопасности. Всем JSON выводам следует предварять словарём. Больше деталей см. на http://haacked.com/archive/2009/06/25/json-hijacking.aspx/ и https://github.com/facebook/tornado/issues/1009.
|
||
c135420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычисляет заголовок ETag для этого запроса.
По умолчанию используется хеш содержимого, записанного до сих пор.
Может быть переопределено для предоставления пользовательских реализаций ETag или может вернуть None, чтобы отключить поддержку ETag в Tornado по умолчанию.
|
||
c135440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает объекты Python для заданной строки JSON.
Поддерживает входные данные типов `str` и `bytes`.
|
||
c135460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает сертификат SSL клиента, если он есть.
Для использования сертификатов клиента поле `ssl.SSLContext.verify_mode` объекта `HTTPServer` должно быть установлено, например:
```python
ssl_ctx = ssl.create_default_context(ssl.Purpose.CLIENT_AUTH)
ssl_ctx.load_cert_chain("foo.crt", "foo.key")
ssl_ctx.load_verify_locations("cacerts.pem")
ssl_ctx.verify_mode = ssl.CERT_REQUIRED
server = HTTPServer(app, ssl_options=ssl_ctx)
```
По умолчанию возвращаемое значение — это словарь (или `None`, если отсутствует сертификат клиента). Если `binary_form` установлено в `true`, то возвращается сертификат в формате DER. Для получения дополнительной информации см. `SSLSocket.getpeercert()` в стандартной библиотеке. Подробнее можно прочитать на [официальном сайте](http://docs.python.org/library/ssl.html#sslsocket-objects).
|
||
c135480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните ``True``, если exc является ECONNRESET или эквивалентным.
Может быть переопределено в подклассах.
|
||
c135500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установите внутренний флаг в ``True``. Все ожидающие будут разбужены.
Вызов `.wait` после того, как флаг установлен, не вызовет блокировки.
|
||
c135520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отправить пинг-кадр.
|
||
c135540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Пускает сервер на приём соединений на указанных сокетах.
Параметр ``sockets`` — это список объектов сокета, подобных тем, что возвращаются методом `~tornado.netutil.bind_sockets`.
Метод `add_sockets` обычно используется в сочетании с этим методом и `tornado.process.fork_processes` для обеспечения большего контроля при инициализации сервера с несколькими процессами.
|
||
c135560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Закрывает HTTPClient, освобождая любые использованные ресурсы.
|
||
c135580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Осуществляет анализ строк дат с соблюдением RFC 6265.
|
||
c135600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запустить приложение локально
|
||
c135620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполните HTTP-запрос на получение заголовков (HEAD запрос).
|
||
c135640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавляет новую часть тела в многочастный писателя.
|
||
c135660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Значение заголовка HTTP-запроса Last-Modified, или None.
Этот заголовок представлен в виде объекта `datetime`.
|
||
c135680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Пример распределенного синхронного SGD
|
||
c135700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
«Lowest Mu» приобретаемая функция
|
||
c135720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
проверить диапазон номеров
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.