分类：编程语言

2020
10-06

python:HDF和CSV存储优劣对比分析

小数据用csv，大数据用h5结论1：几百KB以上的数据都用h5比较好结论2：几KB的数据h5反而很慢程序importpandasaspdimportnumpyasnpfromwja.wja_toolimporttest_timeasttfromwjaimportwja_toolastooldf=tool.generate_sampleDF(row,col)tt().run()df.to_csv('try.csv')tt().end()tt().run()df.to_hdf('try.h5','df',mode='w')tt().end()tt().run()df1=pd.read_csv('try.csv')tt().end()tt().run()df2=pd.read... 继续阅读 >
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10-06

Python实现一个简单的毕业生信息管理系统的示例代码

写在前面：从昨晚的梦里回忆起数据管理的作业：实现一个自己的选题----毕业生信息管理系统，实现学生个人信息基本的增删改查，我想了想前段时间刚学习的列表，这个简单啊，设计一个学生信息列表，然后列表里面再存每个学生详细信息的列表，然后来实现一个基本的增删查改，这个不难啊！直接开始撸代码！上代码！defMenu():##菜单主界面print('*'*22)print("*查看毕业生列表输入:1*")print("*添加毕业生信息输入:2*")... 继续阅读 >
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10-06

JAVA基础--如何通过异常处理错误

《ThinkinginJava》上对这章的讲解不少，可见重要性，学习和总结一些主要的记录下来。一、创建自定义异常packageException;classSimpleExceptionextendsException{}publicclassInheritingException{publicvoidf()throwsSimpleException{System.out.println("ThrowSimpleExceptionfromf()");thrownewSimpleException();}publicstaticvoidmain(String[]args){InheritingExceptionsed... 继续阅读 >
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10-06

Python while true实现爬虫定时任务

记得以前的windows任务定时是可以的正常使用的，今天试了下，发现不能正常使用了，任务计划总是挂起。接下来记录下python爬虫定时任务的几种解决方法。今天是第一篇，后面会陆续更新。首先最容易的是whiletrue死循环挂起，上代码importosimporttimeimportsysfromdatetimeimportdatetime,timedeltadefOne_Plan():#设置启动周期Second_update_time=24*60*60#当前时间now_Time=datetime.now()#... 继续阅读 >
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10-06

Java Predicate及Consumer接口函数代码实现解析

Predicate函数编程Predicate功能判断输入的对象是否符合某个条件。官方文档解释到：Determinesiftheinputobjectmatchessomecriteria.了解Predicate接口作用后，在学习Predicate函数编程前，先看一下Java8关于Predicate的源码：@FunctionalInterfacepublicinterfacePredicate<T>{/***Evaluatesthispredicateonthegivenargument.**@paramttheinputargument*@return{@codetrue}iftheinput... 继续阅读 >
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10-06

Linux下mysql异地自动备份的方法

前言：基本上不管是对于我们自己使用，还是给客户部署服务器，，mysql备份都是必不可少的一部分，这里给大家分享一下我是如何实现linux上做异地自动备份的。mysql_backup.sh用于备份数据mysql_restore.sh用于恢复数据remove_backup.sh用于删除一段时间以前的备份文件一、数据备份准备1.1创建备份目录 注：这里我是吧备份文件放在/data/backup/mysql下面，把脚本放在/data/backup下面些创建一个文件夹(如果创建过请... 继续阅读 >
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10-06

python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！importpandasaspddefget_under_rolling(df,window,user,name):df[name]=df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambdax:x[0]).iloc[::-1]returndfif__name__=='__main__':df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],'b':[2,3,4,5,6]})#把b列向下取值作为新的c列df=get_under_rolling(df,window=3,user='b',name='c')原始df新的df补充知识：pyt... 继续阅读 >
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10-06

SpringBoot在线代码修改器的问题及解决方法

前言项目上线之后，如果是后端报错，只能重新编译打包部署然后重启；如果仅仅是前端页面、样式、脚本修改，只需要替换到就可以了。小公司的话可能比较自由，可以随意替换，但是有些公司权限设置的比较严格，需要提交申请交给运维去处理。如果仅仅是一个前端问题，又很紧急，这时候提申请走流程势必会影响到用户的正常使用。今天，撸主给大家推荐一款前端代码文件编辑器来解决以上问题。案例定义实体，用于前端文件树展示：@Datapub... 继续阅读 >
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10-06

基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuApr1211:23:462018@author:henbile"""#计算滚动波动率可以使用专门做技术分析的talib包里面的函数，也可以使用pandas包里面的滚动函数。#但是两个函数对于分母的选择，就是使用N还是N-1作为分母这件事情上是有分歧的。#另一个差异在于：talib包计算基于numpy，而pd.rolling是基于Series或者DataFrame的。importpandasaspdimportnumpy... 继续阅读 >
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10-06

深入了解Java中Volatile关键字

一、基本概念先补充一下概念：Java内存模型中的可见性、原子性和有序性。可见性：可见性是一种复杂的属性，因为可见性中的错误总是会违背我们的直觉。通常，我们无法确保执行读操作的线程能适时地看到其他线程写入的值，有时甚至是根本不可能的事情。为了确保多个线程之间对内存写入操作的可见性，必须使用同步机制。可见性，是指线程之间的可见性，一个线程修改的状态对另一个线程是可见的。也就是一个线程修改的结果。... 继续阅读 >
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10-06

ThinkPHP5.1验证码功能实现的示例代码

۩背景ThinkPHP5.1已经出现很久了，最近有所接触，下面介绍一下常用的第三方验证码功能的使用。环境框架版本：ThinkPHP5.1.2运行环境：CentOS7.2、phpStudy2017、Nginx♜功能开发1).引入第三方扩展包进行TP5的开发，Composer的使用会成为重要技能，以windows为例子，输入命令：composerrequiretopthink/think-captcha完成上述操作，会在以下目录中出现captcha的扩展包..\vendor\topthink\think-captch... 继续阅读 >
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10-06

Python实现查找数据库最接近的数据

这是我的数据库student，好比输入一个值为32，查询id最接近32的整行数据，可以用以下代码importpymysqlvalue=32conn=pymysql.connect(host='39.106.168.84',user='xxxxxxx',password='xxxxxxx',port=3306,db='flask_topvj_net')cur=conn.cursor()sql="select*from`student`orderbyabs(`id`-'%s')limit1"%(value)cur.execute(sql)u=cur.fetchall()print(u)conn.close()运行结果为以上就是本文的全... 继续阅读 >
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10-06

python numpy库np.percentile用法说明

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，此处的百分位是从小到大排列，只需用np.percentile即可……a=range(1,101)#求取a数列第90%分位的数值np.percentile(a,90)Out[5]:90.10000000000001a=range(101,1,-1)#百分位是从小到大排列np.percentile(a,90)Out[7]:91.10000000000001详看官方文档numpy.percentileParameters----------a:np数组q:floatinrangeof[0,100](orsequenceoffloats)Percentilet... 继续阅读 >
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10-06

python thrift 实现 单端口多服务的过程

Thrift是一种接口描述语言和二进制通信协议。以前也没接触过，最近有个项目需要建立自动化测试，这个项目之间的微服务都是通过Thrift进行通信的，然后写自动化脚本之前研究了一下。需要定义一个xxx.thrift的文件，来生成各种语言的代码，生成之后我们的服务提供者和消费者，都需要把代码引入，服务端把代码实现，消费者直接使用API的存根，直接调用。和http相比，同属于应用层，走tcp协议。Thrift优势在于发送同... 继续阅读 >
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10-06

Python astype(np.float)函数使用方法解析

我的数据库如图结构我取了其中的nameagenr，做成array，只要所取数据存在str型，那么取出的数据，全部转化为str型，也就是array阵列的元素全是str，不管数据库定义的是不是int型。那么问题来了，取出的数据代入公式进行计算的时候，就会类型不符，这是就用到astype(np.float)代码如下importpymysqlimportnumpyasnpconn=pymysql.connect(host='39.106.168.84',user='xxxxxx',password='xxxxxx',port=3306,db... 继续阅读 >
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10-06

详解JAVA中static的作用

1、深度总结引用一位网友的话，说的非常好，如果别人问你static的作用；如果你说静态修饰类的属性和类的方法别人认为你是合格的；如果是说可以构成静态代码块，那别人认为你还可以；如果你说可以构成静态内部类，那别人认为你不错；如果你说了静态导包，那别人认为你很OK；那我们就先在这几方面一一对static进行总结；然后说一些模糊的地方，以及一些面试中容易问道的地方；1）static方法static方法一般称作... 继续阅读 >
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10-06

python opencv 实现读取、显示、写入图像的方法

opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。opencv包安装·这里直接安装opencv-python包（非官方）：pipinstallopencv-python官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/1、读取图像importcv2image=cv2.imread("dog2.jpg",1)说明：第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视... 继续阅读 >
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10-06

解决微信授权成功后点击按返回键出现空白页和报错的问题

微信授权的操作可以阅读我的另一篇文章 https://www.jb51.net/article/188237.htm微信授权我是在index.vue做的授权，是一个空白页，因为授权需要回调所以这个页面会刷新两次，当我们授权成功进入主页面后，点击返回键或者点击手机的物理返回键，因为浏览器history机制，按物理返回或者返回肯定是会进入这个授权页面的，而此时code已经使用过，会报code错误，而且这个是空白页，多次点击也并不能回到微信的消息列表页，体验... 继续阅读 >
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10-06

微信h5静默和非静默授权获取用户openId的方法和步骤

一、openId是什么？openId是用户在当前公众号下的唯一标识（‘身份证'），就是说通过这个openId，就能区分在这个公众号下具体是哪个用户。二、openId有什么用？假如用户A在当前公众号下购买了一件商品，用户的下单信息肯定要存储到后台数据库，那根据什么进行存储呢？openId是用户在当前公众号下的唯一标识，通过openId和用户的下单购买信息进行键值对的数据绑定。那么我要查询该用户购买过什么商品，就能够通过openId去查询，并且... 继续阅读 >
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10-06

python:删除离群值操作(每一行为一类数据)

删除有多行字符串的json文件中的离群值defprocessHold(eachsubject,directory,newfile):filename='CMUDataCol/Hold/subject{0}.json'.format(eachsubject)#原文件withopen(filename,'r')asf:forjsonstrinf.readlines():#按行读取原文件#这里的情况是每一行为一类数值，该行内的数据相互比较找出是否有离群值#若存在离群值，则删除该行数据data=json.loads(jsonstr)#计算四分位点a=numpy... 继续阅读 >
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10-06

C++11 std::shared_ptr总结与使用示例代码详解

最近看代码，智能指针用的比较多，自己平时用的少，周末自己总结总结。方便后续使用。std::shared_ptr大概总结有以下几点:(1)智能指针主要的用途就是方便资源的管理，自动释放没有指针引用的资源。(2)使用引用计数来标识是否有多余指针指向该资源。(注意，shart_ptr本身指针会占1个引用)(3)在赋值操作中,原来资源的引用计数会减一，新指向的资源引用计数会加一。std::shared_ptr<Test>p1(newTest);std::shared_ptr<Test>p2(... 继续阅读 >
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10-06

pyecharts在数据可视化中的应用详解

使用pyecharts进行数据可视化安装pipinstallpyecharts也可以在pycharm软件里进行下载pyecharts库包。下载成功后进行查询版本号importpyechartsprint(pyecharts.__version__)pyecharts的中文官网可以查看pyecharts的中文官网介绍http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro。一般的使用方法add()该方法主要用于添加图表的数据和设置各种配置项。show_config()用于打印输出图表的所有配置项render()该方法默认将会在根目录下生成一个re... 继续阅读 >
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10-06

C++11 智能指针之shared_ptr代码详解

C++中的智能指针首先出现在“准”标准库boost中。随着使用的人越来越多，为了让开发人员更方便、更安全的使用动态内存，C++11也引入了智能指针来管理动态对象。在新标准中，主要提供了shared_ptr、unique_ptr、weak_ptr三种不同类型的智能指针。接下来的几篇文章，我们就来总结一下这些智能指针的使用。今天，我们先来看看shared_ptr智能指针。shared_ptr智能指针shared_ptr是一个引用计数智能指针，用于共享对象的所有权也就是说... 继续阅读 >
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10-06

python numpy实现rolling滚动案例

相比较pandas，numpy并没有很直接的rolling方法，但是numpy有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环。这是通过添加一个与窗口大小相同的额外尺寸和适当的步幅来实现的。importnumpyasnpdata=np.arange(20)defrolling_window(a,window):shape=a.shape[:-1]+(a.shape[-1]-window+1,window)strides=a.strides+(a.strides[-1],)returnnp.lib.stride_tricks.as_strided(a,shape=shape,strides=stri... 继续阅读 >