curl https://pyenv.run | bash
pyenv install 3.9.7
pyenv global 3.9.7
только так тоже делать не надо, а надо создать virualenv и работать в нём.Есть идея залезть в github и читать исходники библиотеки requests, но будет ли это верным шагом?Учитывая тот факт, что эта библиотека по умолчанию установлена во многих дистрибутивах Linux, и является одной из самых популярных в Python - да.
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
149 @profile
150 def Proc2(IntParIO):
151 50000 82003 1.6 13.5 IntLoc = IntParIO + 10
152 50000 63162 1.3 10.4 while 1:
153 50000 69065 1.4 11.4 if Char1Glob == 'A':
154 50000 66354 1.3 10.9 IntLoc = IntLoc - 1
155 50000 67263 1.3 11.1 IntParIO = IntLoc - IntGlob
156 50000 65494 1.3 10.8 EnumLoc = Ident1
157 50000 68001 1.4 11.2 if EnumLoc == Ident1:
158 50000 63739 1.3 10.5 break
159 50000 61575 1.2 10.1 return IntParIO
from threading import Thread
from time import sleep
def print_some1(txt):
while True:
print(f'{print_some1.__name__} - {txt}')
sleep(.5)
def print_some2(txt, n):
while n < 10:
n += 1
print(f'{print_some2.__name__} - {txt}')
sleep(.75)
if __name__ == '__main__':
text = 'some text message'
Thread(target=print_some1, args=(text,)).start()
Thread(target=print_some2, args=(text, 1)).start()
def to_list(string):
"""String to list"""
return [phrase[2:].strip() for phrase in string.split("\n")][:-1]
y = to_list(a)
x = to_list(b)
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1)
clf.fit(X_train, y_train)
predict = clf.predict(tfidf_predict.toarray())