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Python576

Python Requests 라이브러리의 로그 메시지를 비활성화하는 방법은 무엇인가요?, How do I disable log messages from the Requests library? 질문 기본적으로 Requests 파이썬 라이브러리는 다음과 같은 형식으로 로그 메시지를 콘솔에 출력합니다: Starting new HTTP connection (1): example.com http://example.com:80 "GET / HTTP/1.1" 200 606 저는 일반적으로 이러한 메시지에 관심이 없으며, 이를 비활성화하거나 Requests의 상세도를 줄이는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 답변 requests의 로깅 레벨을 구성하는 방법을 알아냈습니다. 이는 표준 logging 모듈을 통해 수행됩니다. 나는 메시지를 경고 이상으로만 로깅하도록 구성하기로 결정했습니다: import logging logging.getLogger("requests").setLevel(logging.WARNING.. 2023. 12. 4.
Python 파이썬 셸 내에서 tensorflow가 GPU 가속을 사용하는지 확인하는 방법은 무엇인가요?, How to tell if tensorflow is using gpu acceleration from inside python shell? 질문 저는 우분투 16.04에서 두 번째 답변인 여기의 ubuntu의 기본 apt cuda 설치를 사용하여 tensorflow를 설치했습니다. 이제 제 질문은 tensorflow가 실제로 gpu를 사용하는지 어떻게 확인할 수 있는지입니다. 저는 gtx 960m gpu를 가지고 있습니다. import tensorflow를 실행하면 다음과 같은 출력이 나옵니다. I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so l.. 2023. 12. 4.
Python 파이썬에서 두 변수를 교환하는 표준화된 방법이 있습니까?, Is there a standardized method to swap two variables in Python? 질문 파이썬에서는 다음 구문을 사용하여 두 변수의 값이 서로 바뀌는 것을 본 적이 있습니다: left, right = right, left 이것이 두 변수의 값을 바꾸는 표준적인 방법인지, 아니면 관례적으로 가장 일반적으로 두 변수가 교환되는 다른 방법이 있는지 궁금합니다. 답변 파이썬은 표현식을 왼쪽에서 오른쪽으로 평가합니다. 할당을 평가할 때 오른쪽 표현식이 왼쪽 표현식보다 먼저 평가됩니다. 파이썬 문서: 평가 순서 즉, 표현식 a,b = b,a 에 대해 다음과 같습니다: 오른쪽 표현식 b,a 가 평가되어, 즉 메모리에 두 요소를 가진 튜플이 생성됩니다. 두 요소는 프로그램 실행 중에 지정된 식별자 b와 a에 의해 지정된 객체입니다. 이 튜플 객체에 대한 할당이 아직 이루어지지 않았지만, 상관없습니다.. 2023. 12. 4.
Python NumPy에서 빈 배열을 생성한 다음에 어떻게 해당 배열에 추가할 수 있나요?, How do I create an empty array and then append to it in NumPy? 질문 나는 빈 배열을 만들고 항목을 하나씩 추가하고 싶습니다. xs = [] for item in data: xs.append(item) NumPy 배열에서 이 리스트 스타일 표기법을 사용할 수 있을까요? 답변 NumPy를 효율적으로 사용하기 위한 잘못된 메타 모델입니다. NumPy 배열은 연속적인 메모리 블록에 저장됩니다. 기존 배열에 행 또는 열을 추가하려면 전체 배열을 새로운 메모리 블록으로 복사해야 하며, 새로운 요소를 저장하기 위해 간격이 생깁니다. 이는 반복적으로 수행되면 매우 비효율적입니다. 행을 추가하는 대신에 적절한 크기의 배열을 할당하고, 행별로 할당하세요: >>> import numpy as np >>> a = np.zeros(shape=(3, 2)) >>> a array([[ 0.,.. 2023. 12. 4.

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