Footprint是链上数据分析平台以及数据处理基础设施，使命是让链上数据分析以及使用随手可得。目前，Footprint 从 22 条公链上收集、解析和清理数据，把无语义以及无序的链上数据，转化成让用户能使用无代码拖放界面、SQL等多种形式构建图表以及仪表盘。除了提供链上原始数据，Footprint 根据业务逻辑抽象出具有业务逻辑的流水数据，既能实现快速生产数据，也能方便分析师在此数据的基础上，快速计算自己需要的业务指标。而这也适用于开发者使用。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
2.loc[] # 字典取值方式的索引器，只接受 index 和 columns 的值
最近在用C#做开发的时候要用到索引函数，所以今天就在这里和小伙伴记录一下C#中索引器的实现。
C#中的关键字 关键字是对编译器具有特殊意义的预定义保留标识符。它们不能在程序中用作标识符，除非它们有一个 @ 前缀。例如，@if 是有效的标识符，但 if 不是，因为 if 是关键字。 下面是列出的所有的关键字在 C# 程序的任何部分都是保留标识符： abstract as base bool break byte case catch char checked class const continue d
索引器为访问类或者结构体中封装的列表或字典型数据元素提供了自然的访问接口。索引器和属性很相似，但索引器通过索引值而非属性名称访问数据元素。例如string类具有索引器，可以通过int索引访问其中每一个char的值。
表的列索引 列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列：
在C#语言中，索引器（Indexer）是一种特殊的成员，允许类或结构以类似于数组的方式访问其元素。它提供了一种方便的方式来访问和操作类或结构中的数据。索引器实际上是一种特殊的属性。
装箱：把值类型转换为引用类型，首先分配托管堆内存，大小为值类型实例大小加方法指针大小，接着将值类型实例字段拷贝到新分配的内存中，最后返回托管堆中对象的内存地址。 拆箱：把引用类型转换为值类型，首先检查对象实例，确保它是给定值类型的装箱值，然后将这个值从实例中复制到值类型变量中。
这些数据都是一些非结构化的数据，我们可以统一将这些数据统一采集到splunk之后，splunk可以对这些数据进行索引、调查、监控、可视化等。
对字符串使用了范围索引器，并将值隐式分配给了 ReadOnlySpan<char>。
装箱：把值类型转换为引用类型，首先分配托管堆内存，大小为值类型实例大小加方法指针大小，接着将值类型实例字段拷贝到新分配的内存中，最后返回托管堆中对象的内存地址。
1.无参属性 当定义一个属性时，编译器会在生成的托管模块中产生一下3项： 1：get访问器方法，定义get时才有； 2：set访问器方法，定义set时才有； 3:关于属性的元数据，这项总是存在； 这写元数据信息中包括一些标记和属性类型，并有一个对get和set访问器方法的引用，仅仅为属性和它的访问器之间提供了一层关联关系。CLR本身并不使用它们，在运行时仅需要访问器方法即可。采用属性的代码不应有过复杂结构和太长的执行时间。应该相应的简短快速，对于简单的get和set，JIT编译器会将代码进行内联[inlin
类代表一组具有公共属性和行为的对象。比如人，有眼睛、鼻子、嘴巴这些属性以及走路、说话等这些行为，这些属性和行为是公共的
对数组使用范围索引器并向 ReadOnlySpan<T> 或 ReadOnlyMemory<T> 隐式赋值。
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一
ICollection<T>继承IEnumerable<T>。在其基础上，增加了Add，Remove等方法，可以修改集合的内容。IEnumerable<T>的直接继承者还有Stack<T>和Queue<T>。
激励自己有时间多看看.!! C#基础共分为七个部分: 一: 面向对象 二: 值类型, 引用类型, 字符串操作 三: 集合文件操作 四: 正则表达式 五: XML操作 六
此文是《.NET：框架设计原则、规范》的读书笔记，本文内容较多，共分九章，将分4天进行推送，今天推送4-5章。 1. 什么是好的框架 2. 框架设计原则 3. 命名规范 4. 类型设计规范 5. 成员设计规范 6. 扩展性设计 7. 异常 8. 使用规范 9. 设计模式 1. 类型设计规范 确保每个类型由一组定义明确、互相关联的成员组成，而不仅仅是一些无关功能的随机集合 1.1. 类型和名字空间 1.1.1. 用名字空间把类型组织成一个相关的功能区结
get 与 set ---- C#类的属性有公有属性（public）和私有属性（private）。如果直接将一个属性声明为public，则该类的任意实例可以随意获取或修改该属性的值，很不安全。.NET Framework中，我们使用get关键字来获取一个公有属性的值，而使用set来设置一个公有属性的值。而在get或set中，可以编写代码来控制对属性值的获取和修改。 public class SplaybowClass { //.net2.0及1.1版本设置属性的方式 private Stri
之前我们翻译过TheGraph[4]的上一篇文章：使用 TheGraph 进行事件数据检索[5]，已经过去了相当长的时间。如果你不知道 TheGraph 是什么，为什么 TheGraph 是有用的，可以读读那篇文章，在那篇文章详细解释了为什么需要 TheGraph 以及如何在中心化托管服务（Hosted Service）中使用它。
在一个类中，我们可以定义一个索引器，它可以让我们在外部像访问数组元素一样访问类的属性成员。
TypeScript 是一种静态类型的 JavaScript 超集，它提供了类和接口的概念，使得我们能够更好地组织和管理代码。在本文中，我们将深入探讨 TypeScript 类和接口的各种特性，包括类的继承、抽象类、静态成员、接口、索引器以及 this 指向约束。
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。这些包括索引（例如，arr[2,1]），切片（例如，arr[:, 1:5]），掩码（例如，arr[arr > 0] ），花式索引（例如，arr[0, [1, 5]]）及其组合（例如，arr[:, [1, 5]]）。
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。
6. C#中提供了三种程序控制语句：顺序语句、 选择语句 和 循环语句 。
在以前的C#版本里面，如果需要定义一个不可修改的的类型的做法一般是：声明为readonly，并设置为只包含get访问器，不包含set访问器。如下：
前面我们讲到 DeltaFIFO 中的元素通过 Pop 函数弹出后，在指定的回调函数中将元素添加到了 Indexer 中。Indexer 是什么？字面意思是索引器，它就是 Informer 中的 LocalStore 部分，我们可以和数据库进行类比，数据库是建立在存储之上的，索引也是构建在存储之上，只是和数据做了一个映射，使得按照某些条件查询速度会非常快，所以说 Indexer 本身也是一个存储，只是它在存储的基础上扩展了索引功能。从 Indexer 接口的定义可以证明这一点：
在我们之前的文章中，我们讨论了多模式索引[1]的设计，这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统，以提高查询和写入性能。在这篇博客中，我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制，异步索引机制的设计，类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统，它支持索引构建而不会阻塞写入。
最近在研究.NET Core的一些类库源码的时候发现在底层类库中使用了大量的抽象类，然而发现自己搬砖这么多年好像从来没有在项目中使用抽象类或者抽象方法去实现某个功能模块，并且对修饰符Abstract概念也只懂得一些皮毛（也就是面试的时候会问下其基本作用）。当然，咱们不懂就要去慢慢的学习了解，不能让这些不懂的技术和知识点一直困扰着我们。接下来就让我们一起去探索C# Abstract修饰符的作用，并且了解在什么场景下我们会使用到抽象类，从而提升我们项目的健壮性。
在书写C#代码的时候你是否有过这样的经历：经常混用属性以及公有的数据成员。毕竟他们的用法基本一致，对于使用来说好像没什么区别啊。其实我也经常使用类的公有的数据成员来定义一些常量，为了简单，在一些仅仅需要对外暴露一些常量的类中（如定义一些全局使用的常量），也都是通过定义公有数据成员实现的。直到看到世界世界知名专家Bill Wagner的那本《More Effective C#》之后才意识到应该尽量“使用属性而不是可直接访问的数据成员”。因为属性具有修改的便捷性，多线程的支持等等。
类型包含索引器，该索引器使用的索引类型不是 System.Int32、System.Int64、System.Object 或 System.String。
informer机制中的本地存储（local cache），对应的结构体是下面的cache struct。
最近，在使用Pandas库进行数据处理时，我遇到了一个错误：KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作，Pandas也具有类似的操作，这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。
我是用Docker镜像的形式安装的，奉上官方API (opens new window)，根据API可以更高效的完成安装，这里也简单的做一下介绍。
我是用Docker镜像的形式安装的，奉上官方API，根据API可以更高效的完成安装，这里也简单的做一下介绍。
1Why：Hermes为什么会诞生？ 传统的关系型数据库，在大数据面前显得势单力薄，无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW（腾讯数据仓库，Tencent Data Warehouse）很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而，很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析，如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析，确定营销目标群，实现快速精准营销分析，从而抢占市场先机；数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的，需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中，
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览，以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时，将使用以下功能：
几个月前，我致力于提高“完整”索引器的性能。我觉得这种改进足以分享这个故事。完整索引器是 Box 从头开始创建搜索索引的过程，从 hbase 表中读取我们所有的文档并将文档插入到 Solr 索引中。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
使用修饰符来修改方法、属性、索引器或事件。重写方法提供从基类继承的成员的新实现。由重写声明重写的方法称为重写基方法。重写基方法必须与重写方法具有相同的签名。
某个字段被声明为 static 和 read-only（在 Visual Basic 中为 Shared 和 ReadOnly），并使用可在编译时计算的值初始化。 因为赋给目标字段的值可在编译时计算，因此请将声明更改为 const（在 Visual Basic 中为 Const）字段，以便在编译时而非运行时计算值。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法，该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴，让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作：
索引器使你可从语法上方便地创建类、结构或接口，以便客户端应用程序可以像访问数组一样访问它们。编译器将生成一个 Item 属性（或者如果存在 IndexerNameAttribute，也可以生成一个命名属性）和适当的访问器方法。在主要目标是封装内部集合或数组的类型中，常常要实现索引器。例如，假设有一个类 TempRecord，它表示 24 小时的周期内在 10 个不同时间点所记录的温度（单位为华氏度）。此类包含一个 float[] 类型的数组 temps，用于存储温度值。通过在此类中实现索引器，客户端可采用 float temp = tempRecord[4] 的形式（而非 float temp = tempRecord.temps[4]）访问 TempRecord 实例中的温度。索引器表示法不但简化了客户端应用程序的语法；还使类及其目标更容易直观地为其它开发者所理解。
另外，有一个比较特殊的内置画布 Internal Only Canvas，是用来保存变量的。
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