_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c185880
train
{ "resource": "" }
Объедините все истинные таблицы в одном файле Excel.
c185900
train
{ "resource": "" }
Найдите все перестановки возможных camel-случаев для данного имени :param name: str, имя, для которого нам нужно получить все возможные перестановки и сокращения :param min_length: int, минимальная длина, которую мы хотим для сокращений :return: list(list(str)), список перестановок camel-случаев списка сокращений
c185920
train
{ "resource": "" }
На основе списка имён XML-файлов статей, преобразуйте их в объекты статей
c185940
train
{ "resource": "" }
Очистить экран
c185960
train
{ "resource": "" }
Цепочка фильтров регулярных выражений. >>> request_time = EventExpression('request', 'elapsed_ms') >>> filtered = request_time.re('path', '[^A-Za-z0-9+]') >>> print(filtered) request(elapsed_ms).re(path, “[^A-Za-z0-9+]”)
c185980
train
{ "resource": "" }
Подсчитать количество просмотренных записей.
c186000
train
{ "resource": "" }
Добавьте аргумент. Эта функция добавляет новый аргумент текущему парсеру. Действие данной функции совпадает с ``argparse.ArgumentParser.add_argument``. Однако метод также хочет определить сообщения помощи для добавляемого аргумента, используя определённые докстринги. Если новые аргументы относятся к подкомандам, докстринг функции, реализующей поведение подкоманды, содержит раздел ``Args:``, и определяет переменную с таким же именем, то эта функция устанавливает такое определение в сообщение помощи. Позиционные Аргументы: те же позиционные аргументы, что и у argparse.ArgumentParser.add_argument. Ключевые Аргументы: те же ключевые аргументы, что и у argparse.ArgumentParser.add_argument.
c186020
train
{ "resource": "" }
Получить все модели с сервера. Аргументы: model (string): Класс в формате строки. page (string, опционально): Номер страницы в формате строки. Возвращает: list: Список экземпляров запрошенной модели.
c186040
train
{ "resource": "" }
Фильтруйте личности и SNPs, которые имеют слишком много пропущенных значений, чтобы их можно было рассматривать. : возвращает: Нет. Данное действие необходимо выполнить до фактического анализа генотипов, поскольку оно инициализирует следующие элементы экземпляра: * ind_mask * total_locus_count * locus_count * data_parser.boundary (добавляет локусы с излишней пропущенностью)
c186060
train
{ "resource": "" }
Создать папку по указанному пути :param path: Путь, который необходимо создать :type path: str
c186080
train
{ "resource": "" }
Сбрасывает ключ приложения на сервере `unicore.hub`. :returns: str -- новый ключ
c186100
train
{ "resource": "" }
Преобразует короткую ссылку в полную ссылку или возвращает None, если это невозможно.
c186120
train
{ "resource": "" }
Сканирует список ключевых кадров в канале и удаляет те, которые не находятся в self.key_frame_list.
c186140
train
{ "resource": "" }
Отправьте ошибку клиенту. Текстовое сообщение форматируется как поток JSON.
c186160
train
{ "resource": "" }
Получить одну уникальную карту. Если не найдено, вернуть значение по умолчанию. :param kb_name: название БД знаний :param key: включить только такие строки, где найдется данное значение на левой стороне результата :param value: включить только такие строки, где найдется данное значение на правой стороне результата :param match_type: s = подстроковое совпадение, e = точное совпадение :param default: значение по умолчанию, если нет соответствия :return: карту соответствия
c186180
train
{ "resource": "" }
Предоставьте разделы деятельности с указанным идентификатором. :param unit: Единица измерения, которую следует использовать для разделов. Может быть 'ми' или 'км'.
c186200
train
{ "resource": "" }
Регистрирует существующие типы для нового соединения
c186220
train
{ "resource": "" }
Используя кодек, зарегистрированный для кодирования, закодируйте «ГЛУБОКО» S.
c186240
train
{ "resource": "" }
поворачивает изображение объекта в вертикальном направлении
c186260
train
{ "resource": "" }
Задает переменную кодирования в зависимости от переданного текста. :param sval: спецификация текста для нужной модели
c186280
train
{ "resource": "" }
Верните логические значения, упакованные в байты.
c186300
train
{ "resource": "" }
день, час, минута, секунда,
c186320
train
{ "resource": "" }
Читает из файла и возвращает результат в виде строки.
c186340
train
{ "resource": "" }
Выполняет playbook Ansible, который настраивает серверы в стеке. Предполагается, что корневая директория playbook находится в ``./playbooks/`` относительно файла конфигурации стека. Также устанавливается ansible *module_path* на ``./common_modules/`` относительно файла конфигурации стека. Например, если файл конфигурации стека: $HOME/bang-stacks/my_web_service.yml то корневая директория playbook: $HOME/bang-stacks/playbooks/ и ansible module path: $HOME/bang-stacks/common_modules/
c186360
train
{ "resource": "" }
Сохраняет наш объект настройки в файл
c186380
train
{ "resource": "" }
Перетаскивает мышь по заданному пути :param args: список аргументов, переданных функции :param function: путь для прохождения :return: None
c186400
train
{ "resource": "" }
Удалите файл.
c186420
train
{ "resource": "" }
Создает объект dict на основе объекта dict2. Параметры: val (:obj:`dict2`): Значение, которое нужно создать. Возвращает: Эквивалентный объект dict.
c186440
train
{ "resource": "" }
Активируется каждый раз, когда состояние гибернативного вывода изменяется. :param gpio: Номер гибернативного вывода, который изменился :type gpio: int :rtype: None
c186460
train
{ "resource": "" }
Проверьте, вошел ли пользователь в систему.
c186480
train
{ "resource": "" }
Вывести количество рабочих единиц в существующей рабочей спецификации
c186500
train
{ "resource": "" }
Возвращает непрерывные объекты MatchObjects из r в s. Генерирует исключение ValueError, если r в конечном итоге не совпадает непрерывно.
c186520
train
{ "resource": "" }
Вернуть файловый класс только для существующих файлов
c186540
train
{ "resource": "" }
Отключить эффект.
c186560
train
{ "resource": "" }
Список файлов для ОС Windows Поиск и перечисление файлов и папок в текущем каталоге для файловой системы Windows. @ возвращение: Список файлов и папок директории.
c186580
train
{ "resource": "" }
Возвращает векторное произведение двух векторов в виде вектора Vec2. Векторное произведение в 2D не имеет строго определенного смысла, но возвращайте компонент Z трехмерного результата.
c186600
train
{ "resource": "" }
Функция низкоуровневой мессенджинговой связи, используемая Пользователем и Каналом
c186640
train
{ "resource": "" }
Добавьте байтовую строку val к буферу. Если результат превышает длину буфера, то поведение зависит от того, была ли инстанс инициализирован в строгом режиме. В строгом режиме возникает исключение ValueError. В нестрогом режиме буфер увеличивается в размерах при необходимости.
c186660
train
{ "resource": "" }
Получить настройки промежуточного программного обеспечения. :return dict: настройки
c186680
train
{ "resource": "" }
Получить ответ в формате CSV
c186700
train
{ "resource": "" }
Выходные данные этой функции передаются в переменную окружения BASH `COMREPLY` и обрабатываются как предложения по автодополнению. `COMREPLY` ожидает строки, разделенной пробелами, в качестве результата. Переменные окружения BASH `COMP_WORDS` и `COMP_CWORD` используются для получения информации о вводе в командной строке. Для получения более подробной информации о данных переменных рекомендуется обратиться к руководству пользователя BASH. Параметры подкоманды сохраняются в виде пар. Пара состоит из идентификатора длинной опции (например, `--exclude`) и булевого значения, указывающего, требует ли опция аргументов. При выводе в stdout к опциям, требующим аргументов, добавляется знак равенства. Примечание: При отладке этой функции рекомендуется выводить отладочную информацию в отдельный файл. В противном случае отладочная информация будет обрабатываться и форматироваться как потенциальные предложения по автодополнению.
c186720
train
{ "resource": "" }
Поддержка стандартного физического интерфейса CentOS, такого как eth0.
c186740
train
{ "resource": "" }
Найти model_name среди указанных приложений Django и вернуть класс Model Примеры: Для поиска моделей в приложении под названием "miner": >>> find_model('WikiItem', 'miner') >>> find_model('Connection', 'miner') >>> find_model('InvalidModelName')
c186760
train
{ "resource": "" }
Постройте направленное силовое графическое представление на основе указанных дуг.
c186780
train
{ "resource": "" }
Если объект был удалён, он больше не должен индексироваться, поэтому это удаляет объект из всех индексов указанной коллекции.
c186800
train
{ "resource": "" }
Введение секретного адреса и опционального временного парного ключа, и генерация платежного публичного ключа и данных stealth OP_RETURN. (Данные stealth OP_RETURN — это просто нонс и временного публичного ключа.) Функционирует с обычными одноразовыми ключевыми секретными адресами, которые начинаются с версионных байт '2a00', имеют префиксные биты от 00 до 08 и любой код префикса 1-байт. Префикс ff с 08 префиксными битами и номер нонс начинается с 0: >>> paystealth("vJmvinTgWP1phdFnACjc64U5iMExyv7JcQJVZjMA15MRf2KzmqjSpgDjmj8NxaFfiMBUEjaydmNfLBCcXstVDfkjwRoFQw7rLHWdFk", '824dc0ed612deca8664b3d421eaed28827eeb364ae76abc9a5924242ddca290a', 0) ('03e05931191100fa6cd072b1eda63079736464b950d2875e67f2ab2c8af9b07b8d', '0600000124025c6fb169b0ff1c95426fa073fadc62f50a6e98482ec8b3f26fb73006009d1c00')
c186820
train
{ "resource": "" }
<p>Создайте валидатор из итерируемого объекта.
c186840
train
{ "resource": "" }
Загружает имя набора из SET_FILE и ищет album_id в FB. Если временной штамп не существует, создаёт альбом. Возвращает идентификатор альбома и название альбома.
c186860
train
{ "resource": "" }
Загрузите и создайте рекомендации. - Получите новые статистические данные за текущую неделю. - Создайте рекомендации. - Обновите рекомендации.
c186880
train
{ "resource": "" }
Посетите группы и выдайте словари с информацией для задач
c186900
train
{ "resource": "" }
Добавить новый предмет к изучению, с опциональной половой принадлежностью и фенотипом. Выдает MalformedInputFile, если пол не может быть переведен в int.
c186920
train
{ "resource": "" }
Обработать HTTP GET-запрос. Возвращает шаблон и контекст, сгенерированные функциями generate_page_title и generate_sections, для заполнения шаблона.
c186940
train
{ "resource": "" }
Определите текущую ширину окна терминала в количестве строк и столбцов.
c186980
train
{ "resource": "" }
Причина заключается в том, чтобы создать все возможные под-словари (sub-dictionary) для каждой возможной конфигурации. Этот метод предназначен для вызова очень рано в последовательности конфигурации. Для каждого модуля он проверяет, что соответствующий элемент конфигурации существует в `config` и создает его как пустой словарь, если это необходимо, а затем рекурсивно проникает в дочерние конфигурации или модули. :param dict config: конфигурация, которую нужно заполнить :param modules: модули или экземпляры Configurable, которые нужно использовать :type modules: iterable с экземплярами :class:`~yakonfig.configurable.Configurable` :param str prefix: префикс имени конфигурации :return: `config` :raises yakonfig.ConfigurationError: если ожидаемое имя присутствует в предоставленной конфигурации, но это имя не является словарем
c187000
train
{ "resource": "" }
HTML до рендера обычного текста. Смотрите также: :pypi:`html2text` Аргументы: __html: Текст для обработки width: Ширина абзаца ascii_replacements: Использовать аналоги ASCII вместо Unicode Возвращает: Обработанный текст
c187020
train
{ "resource": "" }
Передать полученное сообщение зарегистрированным обработчикам. :param msg: полученное сообщение :type msg: :class:`fatbotslim.irc.Message`
c187040
train
{ "resource": "" }
Вернуть заданные точки, повернутые вокруг центральной точки в N-мерном пространстве. Угол представлен списком углов вращения в радианах для каждой пары осей.
c187060
train
{ "resource": "" }
Проверяет, что пароль и подтверждающий пароль совпадают в предоставленной форме. Ничего не делает, если хотя бы одно из полей паролей отсутствует в форме.
c187080
train
{ "resource": "" }
Возвращает ``True``, если превышен лимит частоты, в противном случае возвращает ``False``.
c187100
train
{ "resource": "" }
Запустите одну команду, в противном случае главный цикл оболочки. `args` должен быть объектом :class:`argparse.Namespace` после его настройки через :meth:`add_arguments`.
c187120
train
{ "resource": "" }
Печатать все файлы, названия которых содержат «pattern».
c187140
train
{ "resource": "" }
Сгенерируйте окно с учетом границ. Длина окна не должна превышать `2 * window_size + 1`, где нижняя граница - 0, а верхняя граница - `array_size - 1`. Пример:: >>> expand_window(center=50, window_size=3, max=100) [47, 48, 49, 50, 51, 52, 53] >>> expand_window(center=2, window_size=3, max=100) [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> expand_window(center=98, window_size=3, max=100) [95, 96, 97, 98, 99]
c187160
train
{ "resource": "" }
Создайте семипунктную шаблонную структуру в этом подходе. Подход должен быть пустым.
c187180
train
{ "resource": "" }
Загрузка объекта Python из файла pickle. :param abspath: Путь к файлу. Старайтесь использовать абсолютный путь. Расширение файла должно быть ``.pickle`` или ``.gz`` (для сжатого pickle). :type abspath: строка :param compress: (по умолчанию False) Загружать из файла pickle, сжатого с использованием gzip. См. функцию :func:`dump_pk()<dump_pk>` для получения дополнительной информации. :type compress: boolean :param enable_verbose: (по умолчанию True) Управляет отображением сообщений. При массовой обработке рекомендуется отключить. :type enable_verbose: boolean Пример использования: ```python >>> from weatherlab.lib.dataIO.pk import load_pk >>> load_pk("test.pickle") # если у вас есть файл pickle Загрузка из test.pickle... Готово! Затрачено 0.000272 сек. {'a': 1, 'b': 2} ``` **Китайская документация** Из файла pickle извлекаются данные Параметры: :param abspath: Путь к файлу, расширение должно быть ``.pickle`` или ``.gz`` :type abspath: ``строка`` :param compress: (по умолчанию False) загружать данные из gzip сжатого файла pickle. Для получения дополнительной информации смотрите функцию :func:`dump_pk()<dump_pk>`. :type compress: ``булево`` :param enable_verbose: (по умолчанию True) Включение/выключение вывода сообщений. При массовой обработке рекомендуется выключить. :type enable_verbose: ``булево``
c187200
train
{ "resource": "" }
проверяет параметр поворота; если значение недопустимо, вызывает исключение
c187220
train
{ "resource": "" }
Декоратор класса, используемый для создания схемы из украшенного класса. :param type _cls: класс, который нужно украсить. :param kwargs: атрибуты схемы, которые нужно установить. :rtype: type :return: класс схемы.
c187240
train
{ "resource": "" }
Выполняет фактическую загрузку внешнего ресурса в текущую модель. Аргументы: ctx: Контекст обработки. Возвращает: Возвращает словарь, который интегрируется в актуальную модель.
c187260
train
{ "resource": "" }
Проверьте, существует ли данное имя таблицы в этой базе данных. Верните логическое значение.
c187280
train
{ "resource": "" }
Получить все элементы. :param limit: Сколько строк извлечь. :param order_by: колонка, по которой отсортировать результаты. \ Чтобы изменить сортировку, добавьте < или > в начало.
c187300
train
{ "resource": "" }
Создать словарь из значений списка, при этом первые N значений будут использоваться в качестве составного ключа. По умолчанию N (количество предполагаемых столбцов, объединенных вместе) равно 2. >>> index_with_dupes([(1, 2, 3), (5, 6, 7), (5, 6, 8), (2, 1, 3)]) == ({(1, 2): (1, 2, 3), (2, 1): (2, 1, 3), (5, 6): (5, 6, 7)}, {(5, 6): [(5, 6, 7), (5, 6, 8)]}) True
c187320
train
{ "resource": "" }
То же, что и ``collection.find_one``, но возвращает объект модели вместо словаря.
c187340
train
{ "resource": "" }
Возвращает конфигурационный элемент по заданному пути запроса. :param query_path: list(str), путь заголовка конфигурации для обнаружения элемента :return: (list, str, dict, OrderedDict), запрашиваемый конфигурационный элемент :raises: exceptions.ResourceNotFoundError
c187360
train
{ "resource": "" }
Оцените данную двоичную операцию сравнения с заданными операндами.
c187380
train
{ "resource": "" }
Дан список слов, этот метод возвращает новый список, где слова используют миксыКейс-конвенцию. Вспомним, что это такое: mixedCase. :param word_list: list, список слов :return: list, список слов с применённой миксыКейс-конвенцией
c187400
train
{ "resource": "" }
Чтение лемм и запись их корней :param filepath: Указатель пути файла для загрузки :type filepath: str
c187420
train
{ "resource": "" }
Открыть индекс в веб-браузере. Параметры ---------- config : Config Настройки конфигурации. Исключения ---------- FileNotFoundError Если файла индекса не существует.
c187440
train
{ "resource": "" }
Настроить pandas для отображения очень больших датафреймов.
c187460
train
{ "resource": "" }
Извлечь все импорты из Python-скрипта.
c187500
train
{ "resource": "" }
Верните полный путь темы, используемой этой страницей.
c187520
train
{ "resource": "" }
Вычислить физически интересные величины из pext Параметры: ---------- d : массив pext Ключевые слова: -------------- coords : последовательность позиций для расчета угла. Нет или по умолчанию не рассчитывать углы. Для 2D берется угол в зависимости от порядка, поэтому этот параметр можно использовать для левосторонних систем координат, как LSP's xz. massE : покоящаяся масса энергии частиц. Возвращает словарь физических величин.
c187540
train
{ "resource": "" }
То же, что и _validate_rows, но для столбцов. Также игнорировать used_cells, так как _validate_rows должно обновить used_cells.
c187560
train
{ "resource": "" }
Создайте генератор фильтра SQL-запроса "LIKE", основываясь на переданных данных. Аргументы этой функции должны быть серией N-длинных кортежей, содержащих поля и данные.
c187580
train
{ "resource": "" }
Создает объект логирования, совместимый с стандартным логированием Python, но при этом являющийся экземпляром `structlog`, который выдает логи в формате JSON. Параметры --------- file: `None` или `str` (по умолчанию `None`) Если указано, отправляет вывод логов в файл; в противном случае — в `stdout`. syslog: `bool` (по умолчанию `False`) Если `True`, логирует в syslog. loghost: `None` или `str` (по умолчанию `None`) Если указано, отправляет выходные данные syslog на указанный хост по UDP порту 514. level: `None` или `str` (по умолчанию `None`) Если указано, и если одно из (без учета регистра) `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR` или `CRITICAL`, логирует события указанного уровня или выше. По умолчанию `WARNING`. Возвращает --------- :class:`structlog.Logger` Объект логирования
c187600
train
{ "resource": "" }
Перестроги периоды в наборе так, чтобы каждый период был уникальным и не было пересечений между двумя периодами.
c187620
train
{ "resource": "" }
Удалите файлы. Если файл существует, он будет удален. :type пути: Массив строк или строка :param пути: местоположение файла
c187640
train
{ "resource": "" }
Возвращает все точки продаж, которые на данный момент активны и осуществляют продажи.
c187660
train
{ "resource": "" }
Получите генератор, выдающий последовательные под-датафреймы заданного размера. Аргументы --------- df : pandas.DataFrame Датафрейм, для которого необходимо получить под-датафреймы. size : int Размер каждого под-датафрейма. Возвращает ------- generator Генератор, выдающий последовательные под-датафреймы заданного размера. Пример ------- >>> import pandas as pd; import pdutil; >>> data = [[23, "Jen"], [42, "Ray"], [15, "Fin"]] >>> df = pd.DataFrame(data, columns=['age', 'name']) >>> for subdf in pdutil.iter.sub_dfs_by_size(df, 2): print(subdf) age name 0 23 Jen 1 42 Ray age name 2 15 Fin
c187680
train
{ "resource": "" }
Создаёт галерею на сервере. Возвращает объект Галереи с идентификаторами редактора и читателя.
c187700
train
{ "resource": "" }
Возвращайте экземпляр модели класса из API или из локального кэш-хранилища. Аргументы: model_class (:class:`cinder_data.model.CinderModel`): Подкласс от :class:`cinder_data.model.CinderModel` в выбранной модели. record_id (int): ID запрашиваемой записи. reload (bool, опционально): Не возвращайте кэшированную версию, если reload==True. Возвращает: :class:`cinder_data.model.CinderModel`: Экземпляр model_class или None.
c187720
train
{ "resource": "" }
Получить конкретный стих Библии.
c187740
train
{ "resource": "" }
Функция Heler для запуска apidoc как часть сборки.
c187760
train
{ "resource": "" }
Эта функция возвращает предложение по разбиению на интервалы для гистограммы указанного списка с использованием необязательной указанной системы логики разбиения. Freedman-Diaconis: ширина интервала пропорциональна размаху межквартильного интервала данных, делённому на кубический корень размера данных. Scott: ширина интервала пропорциональна стандартному отклонению значений, делённому на кубический корень размера данных.
c187780
train
{ "resource": "" }
Основной точки входа в командную строку.
c187800
train
{ "resource": "" }
Создание страниц на основе шаблона template.jinja, стилей style.css и содержимого content.rst, что приводит к получению index.html.
c187820
train
{ "resource": "" }
Настроить ссылку. ip addr add dev interface ip link set dev interface up
c187840
train
{ "resource": "" }
Создается узел, который может храниться. Аргументы: python_type (type): тип Python объекта, который будет сохраняться. storable_type (str): название типа, который может храниться. version (tuple): номер версии хранителя типа, который может храниться. Возвращаемое значение: StorableHandler: экземпляр хранителя типа, который может храниться. Любые дополнительные ключевые слова аргументов будут переданы методу :meth:`registerStorable`.
c187860
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать случайную страницу, записать её и вернуть соответствующий объект.
c187880
train
{ "resource": "" }
Читает сериализованный общедоступный ключ RSA. Формат: ТАГ|len-2B|значение. 81 = степень, 82 = модуль. :param serialized: :return: n, e
c187900
train
{ "resource": "" }
Добавьте любое предопределенное или пользовательское расширение. Аргументы: расширение: Расширение, которое необходимо добавить к процессору. Возвращает: Сам DictMentor для цепочечного вызова.
c187920
train
{ "resource": "" }
Очистить от комментариев строку или список строк 1. Обрезать s до первого вхождения неэскейпированного символа комментария, удалить эскейпы из эскейпированных символов комментария. Параметры: s - строка для очистки от комментариев comment - символ комментария (по умолчанию=#) (см. Примечание 1) strip - очистить строку после очистки от комментариев (по умолчанию=True) Примечания: 1. Символ комментария может быть эскейпирован с помощью \ 2. Если указан кортеж или список, будет возвращен список той же длины, где каждая строка в списке очищена от комментариев. Некоторые строки могут быть нулевой длины.