修改了连接远程数据库的方式

zmc

2023-10-12 ed135d79df12a2466b52dae1a82326941211dcc9

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
U  
P±d<ã@sXdZd
dl
mZ
dg
Zdd„Zdd„Zdd    „Zd
d„Zdd „Z    dd„Z
Gdd„dƒZdS)zEMixin classes for custom array types that don't inherit from ndarray.é)
ÚumathÚNDArrayOperatorsMixinc

Cs(z|jd
kWSt
k
r"


YdSXd
S)z)True when __array_ufunc__ is set to None.NF)Z__array_ufunc__ÚAttributeError)
Úobj©rúGd:\z\workplace\vscode\pyvenv\venv\Lib\site-packages\numpy/lib/mixins.pyÚ_disables_array_ufuncs


rcs‡f
d
d„}d |
¡
|_
|S)z>Implement a forward binary method with a ufunc, e.g., __add__.cst|
ƒ
rt
Sˆ||
ƒS©
N©rÚNotImplemented©ÚselfÚother©
ÚufuncrrÚfuncs


z_binary_method.<locals>.funcú__{}__©ÚformatÚ__name__©rÚnamerrrrÚ_binary_methods
rcs‡f
d
d„}d |
¡
|_
|S)zAImplement a reflected binary method with a ufunc, e.g., __radd__.cst|
ƒ
rt
Sˆ|
|ƒSr    r
rrrrrs


z&_reflected_binary_method.<locals>.funcz__r{}__rrrrrÚ_reflected_binary_methods
rcs‡f
d
d„}d |
¡
|_
|S)zAImplement an in-place binary method with a ufunc, e.g., __iadd__.csˆ||
|f
d
S)N)
Úoutrrrrrr&s
z$_inplace_binary_method.<locals>.funcz__i{}__rrrrrÚ_inplace_binary_method$s
rcCst||
ƒt
||
ƒt||
ƒfS)
zEImplement forward, reflected and inplace binary methods with a ufunc.)rrr)rrrrrÚ_numeric_methods,s

þrcs‡f
d
d„}d |
¡
|_
|S)z.Implement a unary special method with a ufunc.c

sˆ|ƒ
Sr    r)
r rrrr5s
z_unary_method.<locals>.funcrrrrrrÚ _unary_method3s
rc@sŠ
eZ
dZd
ZeejdƒZeejdƒZ    eej
dƒZeejdƒZ eejdƒZeejdƒZeejdƒ\ZZZeejd    ƒ\ZZZeejd
ƒ\ZZZeejdƒ\Z Z!Z"eej#dƒ\Z$Z%Z&eej'd ƒ\Z(Z)Z*eej+dƒ\Z,Z-Z.eej/dƒZ0e1ej/dƒZ2eej3dƒ\Z4Z5Z6eej7dƒ\Z8Z9Z:eej;dƒ\Z<Z=Z>eej?dƒ\Z@ZAZBeejCdƒ\ZDZEZFeejGdƒ\ZHZIZJeKejLdƒZMeKejNdƒZOeKejPdƒZQeKejRdƒZSdS)ra Mixin defining all operator special methods using __array_ufunc__.
 
    This class implements the special methods for almost all of Python's
    builtin operators defined in the `operator` module, including comparisons
    (``==``, ``>``, etc.) and arithmetic (``+``, ``*``, ``-``, etc.), by
    deferring to the ``__array_ufunc__`` method, which subclasses must
    implement.
 
    It is useful for writing classes that do not inherit from `numpy.ndarray`,
    but that should support arithmetic and numpy universal functions like
    arrays as described in `A Mechanism for Overriding Ufuncs
    <https://numpy.org/neps/nep-0013-ufunc-overrides.html>`_.
 
    As an trivial example, consider this implementation of an ``ArrayLike``
    class that simply wraps a NumPy array and ensures that the result of any
    arithmetic operation is also an ``ArrayLike`` object::
 
        class ArrayLike(np.lib.mixins.NDArrayOperatorsMixin):
            def __init__(self, value):
                self.value = np.asarray(value)
 
            # One might also consider adding the built-in list type to this
            # list, to support operations like np.add(array_like, list)
            _HANDLED_TYPES = (np.ndarray, numbers.Number)
 
            def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs):
                out = kwargs.get('out', ())
                for x in inputs + out:
                    # Only support operations with instances of _HANDLED_TYPES.
                    # Use ArrayLike instead of type(self) for isinstance to
                    # allow subclasses that don't override __array_ufunc__ to
                    # handle ArrayLike objects.
                    if not isinstance(x, self._HANDLED_TYPES + (ArrayLike,)):
                        return NotImplemented
 
                # Defer to the implementation of the ufunc on unwrapped values.
                inputs = tuple(x.value if isinstance(x, ArrayLike) else x
                               for x in inputs)
                if out:
                    kwargs['out'] = tuple(
                        x.value if isinstance(x, ArrayLike) else x
                        for x in out)
                result = getattr(ufunc, method)(*inputs, **kwargs)
 
                if type(result) is tuple:
                    # multiple return values
                    return tuple(type(self)(x) for x in result)
                elif method == 'at':
                    # no return value
                    return None
                else:
                    # one return value
                    return type(self)(result)
 
            def __repr__(self):
                return '%s(%r)' % (type(self).__name__, self.value)
 
    In interactions between ``ArrayLike`` objects and numbers or numpy arrays,
    the result is always another ``ArrayLike``:
 
        >>> x = ArrayLike([1, 2, 3])
        >>> x - 1
        ArrayLike(array([0, 1, 2]))
        >>> 1 - x
        ArrayLike(array([ 0, -1, -2]))
        >>> np.arange(3) - x
        ArrayLike(array([-1, -1, -1]))
        >>> x - np.arange(3)
        ArrayLike(array([1, 1, 1]))
 
    Note that unlike ``numpy.ndarray``, ``ArrayLike`` does not allow operations
    with arbitrary, unrecognized types. This ensures that interactions with
    ArrayLike preserve a well-defined casting hierarchy.
 
    .. versionadded:: 1.13
    ÚltÚleÚeqÚneÚgtÚgeÚaddÚsubÚmulÚmatmulÚtruedivÚfloordivÚmodÚdivmodÚpowÚlshiftÚrshiftÚandÚxorÚorÚnegÚposÚabsÚinvertN)TrÚ
__module__Ú__qualname__Ú__doc__rÚumZlessÚ__lt__Z
less_equalÚ__le__ÚequalÚ__eq__Ú    not_equalÚ__ne__ZgreaterÚ__gt__Z greater_equalÚ__ge__rr$Ú__add__Ú__radd__Ú__iadd__ÚsubtractÚ__sub__Ú__rsub__Ú__isub__ÚmultiplyÚ__mul__Ú__rmul__Ú__imul__r'Ú
__matmul__Ú__rmatmul__Ú__imatmul__Ztrue_divideÚ__truediv__Ú__rtruediv__Ú__itruediv__Zfloor_divideÚ__floordiv__Ú __rfloordiv__Ú __ifloordiv__Ú    remainderÚ__mod__Ú__rmod__Ú__imod__r+Ú
__divmod__rÚ__rdivmod__ÚpowerÚ__pow__Ú__rpow__Ú__ipow__Z
left_shiftÚ
__lshift__Ú__rlshift__Ú__ilshift__Zright_shiftÚ
__rshift__Ú__rrshift__Ú__irshift__Zbitwise_andÚ__and__Ú__rand__Ú__iand__Zbitwise_xorÚ__xor__Ú__rxor__Ú__ixor__Z
bitwise_orÚ__or__Ú__ror__Ú__ior__rÚnegativeÚ__neg__ZpositiveÚ__pos__ÚabsoluteÚ__abs__r5Ú
__invert__rrrrr;sR
P








ÿ

ÿ

ÿ




ÿ

ÿ





N)r8Z
numpy.corerr9Ú__all__rrrrrrrrrrrÚ<module>
s