Владимир Куц

Считает количество элементов равных "1"

>>> a = numpy.array([0,1,1,0,1,1,1,0,0,1])
>>> numpy.sum(a==1)
6
>>> numpy.sum(a==0)
4

Попробовать использовать везде decimal:

import math

a, alpha, x = 10, 10, 10

y1 = math.log(abs(x**3)) + math.tan(alpha)-pow(math.e, a*(x**2)+x)

print(y1)

# OverflowError: (34, 'Result too large')

Та же формула обернутая в decimal.
Выглядит громоздковато, но отрабатывает корректно:

import math
import decimal

decimal.getcontext().prec = 100

a, alpha, x = 10, 10, 10

y1 = decimal.Decimal(math.log(decimal.Decimal(abs(decimal.Decimal(x)**decimal.Decimal(3))))) \
    + decimal.Decimal(math.tan(decimal.Decimal(alpha))) \
    - decimal.Decimal(pow(decimal.Decimal(math.e), decimal.Decimal(a)*(decimal.Decimal(x)**decimal.Decimal(2))+decimal.Decimal(x)))

print(y1)

# -4.339370400623091759291109148627508614055728677394889807059531826625028640984354352252576981241604834E+438

Конфликт версий библиотек видимо. Попробуйте установить эти версии через pip (у меня они просто оказались под рукой и успешно отработали)

PyScreeze==0.1.26
PyAutoGUI==0.9.50

Можно через importlib

In [1]: import importlib

In [2]: requests.__version__
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-37d800a179a9> in <module>
----> 1 requests.__version__

NameError: name 'requests' is not defined

In [3]: requests = importlib.import_module('requests')

In [4]: requests.__version__
Out[4]: '2.22.0'

Не факт что эта строка - единственная... Поэтому как-то так:

SELECT * FROM db WHERE ochki=(select max(ochki) from db)

from lxml import etree
import io

html = '''<div class="eP0wn _2xJnS"> $192.88<span class="_2plVT">$386</span></div>'''

parser = etree.HTMLParser()
tree = etree.parse(io.StringIO(html), parser=parser)

print(tree.xpath('.//div[@class="eP0wn _2xJnS"]')[0].text)

# $192.88

Модулем pickle как вариант, если я правильно понял:

Запись:

import pickle

# An arbitrary collection of objects supported by pickle.
data = {
    'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
    'b': ("character string", b"byte string"),
    'c': {None, True, False}
}

with open('data.txt', 'wb') as f:
    # Pickle the 'data' dictionary using the highest protocol available.
    pickle.dump(data, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

Чтение

import pickle

with open('data.txt', 'rb') as f:
    # The protocol version used is detected automatically, so we do not
    # have to specify it.
    data = pickle.load(f)
print(data)
# {'a': [1, 2.0, 3, (4+6j)], 'b': ('character string', b'byte string'), 'c': {None, True, False}}

Выбирайте:

import re
text1 = '@0'
text2 = '0'
print(text1, text1.startswith('@'))
print(text2, text2.startswith('@'))
print(text1, bool(re.match('^@', text1)))
print(text2, bool(re.match('^@', text2)))
print(text1, text1[:1] == '@')
print(text2, text2[:1] == '@')
# @0 True
# 0 False
# @0 True
# 0 False
# @0 True
# 0 False

Ну во-первых - у вас немного разная логика функций.
Первая процедура вылетит с ошибкой если передать значение не равное 123 или abc.
result-то вы не проинициализировали...
Вторая - отработает успешно, просто ничего не вернет.
Если они будут задействованы в критической логике программы, - то у вас программа просто в ошибку свалится в первом случае. Во втором случае - не свалится, если возврат значения None предусмотрено дальнейшей программой (только не спутать ее с False)

Во вторых - первая функция компилируется в байткод из 28 команд, а вторая - в 26. Лишнее присваивание дает лишние шаги программы. В одном месте - как минимум - 2 лишних бесполезных байт-кода, в другом, в третьем... И потом этот ничего не делающий байт-код просто греет процессор, внося свою толику в дело глобального потепления и ухудшения экологии на планете в целом... Так что лишний раз подумайте - есть ли особая в этом необходимость...

Ну и в третьих - эти процедуры можно заменить более эффективными. Впрочем, - коллеги уже подсказали какими.

Ну если действительно такой формат:

import csv, io, json

data = '''X Y
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5'''
f = io.StringIO(data)
reader = csv.DictReader(f, delimiter=' ')
json.dumps(list(reader))

# '[{"X": "1", "Y": "1"}, {"X": "2", "Y": "2"}, {"X": "3", "Y": "3"}, {"X": "4", "Y": "4"}, {"X": "5", "Y": "5"}]'

вместо использования io - в вашем случае можно просто читать из файла, разумеется.

Подвинуть
f.write(password)
на четыре пробела вправо

В чем моя ошибка?

во-первых - в том что не соблюдаете pep8
во-вторых - объект у вас вложен в список - его оттуда сначала извлечь надо, к примеру так:

print(jsonsCoin[0]['name'])

Глянул метод info в Wallet
https://github.com/1200wd/bitcoinlib/blob/master/b...
не нашел чтобы он что-либо возвращал....
Там просто вывод информации через print в консоль, - и все.

Если надо - наследуйтесь от Wallet - да дополните/перепишите метод info по своему усмотрению...

Потому что там путь посложнее:

import requests
r = requests.get("http://search.maps.sputnik.ru/search/addr?format=json&lat&q=Песочная+аллея,+дом+1")
print(r.json()['result']['address'][0]['features'][0]['geometry']['geometries'][0]['coordinates'])
# [37.674698, 55.79341]

Как вариант - можно пробежаться рекурсией и вытянуть все ключи с 'coodinates':

coordinates = []

def search_key(data, key):
    if isinstance(data, list):
        for x in data:
            search_key(x, key)
    if isinstance(data, dict):
        for x in data.keys():
            if x == key:
                coordinates.append(data[x])
            else:
                search_key(data[x], key)

search_key(r.json(), 'coordinates')
print(coordinates)
# [[37.674698, 55.79341]]

Ну какой-то общий признак должен быть. Если это подстрока "phone" или там - "телефон" - то можно как-то так:

data1 = {'key': '1', 'phone': '2'}
data2 = {'key': '3', 'telephone': '4'}
data3 = {'key': '5', 'telePhone': '6'}
data4 = {'key': '7', 'PHONE': '8'}
data5 = {'key': '9', 'Телефон': '10'}

PATTERNS = ['phone', 'телефон']  # тут перечислить подстроки

getphone = lambda data:next(filter(lambda x: any([y in x.lower() for y in PATTERNS]), data.keys()))
print(data1[getphone(data1)])
print(data2[getphone(data2)])
print(data3[getphone(data3)])
print(data4[getphone(data4)])
print(data5[getphone(data5)])
# 2
# 4
# 6
# 8
# 10

Код работает, но выводит это: ['2', '3', '1']
А мне надо без: ['', '', '']

int(''.join(['2', '3', '1']))   # ['2', '3', '1'] можно заменить на a[:3] 
# 231