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将文件夹中的文件信息统计写入到csv中

今天在整理一些资料,将图片的名字信息保存到表格中,由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入到csv文件中,一秒钟搞定文件信息的保存,省时省力!...下面是源代码,和大家一起共享探讨: import os import csv #要读取的文件的根目录 root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\XXX' # 获取当前目录下的所有目录信息并放到列表中...for dir in dirs: path_lists.append(os.path.join(root_path, dir)) return path_lists #将所有目录下的文件信息放到列表中...get_Write_file_infos(path_lists): # 文件信息列表 file_infos_list=[] for path in path_lists: # 遍历并写入文件信息...file_infos_list.append(file_infos) return file_infos_list #写入csv文件 def write_csv

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DynamoDB十年演进:云原生数据库的技术革新

技术架构演进从Dynamo到DynamoDBDynamoDB与原始Dynamo的不同之处在于,它通过易于使用的云控制暴露了多个原始Dynamo组件。...在某个超级碗广告案例中,DynamoDB能够无缝扩展到每秒10万次写入,然后在活动结束后缩减规模,这种弹性在当时被认为是不可可能的。...备份与恢复针对拥有数百万分区的大型数据库系统,实现了备份和恢复功能,包含多项创新技术。...成本优化最近推出了Amazon DynamoDB标准不频繁访问表类,通过新的成本效益表类存储不频繁访问的数据,同时保持DynamoDB的高可用性和性能。...未来发展方向DynamoDB将继续朝着端到端数据策略使命前进,重点包括:增强安全性、可用性和性能改进易用性支持从数据库存储查询到数据分析的完整价值链与机器学习功能深度集成持续优化成本效益这项技术演进代表了云原生数据库从简单键值存储到全面数据平台的转变

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    从MySQL到AWS DynamoDB数据库的迁移实践

    与关系型数据库不同的是,DynamoDB 中的表类似于表的集合,经常会用来存储不同类型的数据,所以在结合 DynamoDB 的的特性以及原有的数据特点以及业务需求,我们将 MySQL 中的数十张表统一成了一张表...在迁移每张表的过程中,首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来,利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个 API。...在这个阶段中,我们将所有写入 MySQL 的数据同步到 DynamoDB 中。 接下来,我们将流量逐渐从 MySQL 中切换到 DynamoDB 中。...NO SQL 的转变 在迁移的具体实现中,首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来,利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个...所以在使用 DynamoDB 时,如果不是必须的操作,需要尽量避免使用强一致性读,并且通过尽可能将多次写操作合并为一次操作来减少写入的花销。

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    使用amazon的dynamodb

    每个用户长期免费25G容量,可以考虑当自己的应用突破Leancloud限制时使用 还需要考察请求费用、流量费用、响应时间,以及完整的计价方式 计价方式 官方地址 25 WCUs and 25 RCUs..., 您根据预留的容量支付统一的小时费率: 写入吞吐量:每 10 个单位的写入容量 ¥ 0.058 读取吞吐量:每 50 个单位的读取容量 ¥ 0.058 对于小型项目,一个容量单位每秒可处理一个请求(对于最终一致性读取...在 DynamoDB 中,事务请求与标准请求的不同之处在于,它保证单个事务集合中包含的所有操作将同时成功或失败。而对于大型项目,处理相同的请求率可能需要更多的容量单位。...要详细了解您的表所需的容量单位估算信息,请参阅使用 DynamoDB 中的表。...(截止20190619) 接口适配 似乎parse server提供了直接使用aws DynamoDB的接口,简化操作 github地址

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    Amazon DynamoDB 工作原理、API和数据类型介绍

    DynamoDB 核心组件 基本 DynamoDB 组件包括:表、项目、属性 表 - 类似于其他数据库系统,DynamoDB将数据存储在表中。表是数据的集合。...如果表具有简单主键(只有分区键),DynamoDB 将根据其分区键值存储和检索各个项目。同时,DynamoDB 使用分区键的值作为内部哈希函数的输入值,从而将项目写入表中。...两个项目可具有相同的分区键值,但这两个项目必须具有不同的排序键值。 为将某个项目写入表中,DynamoDB 会计算分区键的哈希值以确定该项目的存储分区。...某些数据层面操作还可让我们可以从secondary index中读取数据。 创建数据 PutItem - 将单个项目写入到表中。您必须指定主键属性,但不必指定其他属性。...BatchWriteItem - 将最多 25 个项目写入到表中。 读取数据 GetItem - 从表中检索单个项目。我们必须为所需的项目指定主键。我们可以检索整个项目,也可以仅检索其属性的子集。

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    AWS Dynamo系统设计概念,16页改变世界的论文

    了解如何在你的系统设计中使用Dynamo系列、AWS DynamoDB、Cassandra和SimpleDB ◆  在我们开始之前的快速介绍 早在2004年,亚马逊正在运行一个大型的分布式Oracle...大多数大型科技公司,如Netflix、苹果、Discord、AirBnB等,都使用Dynamo系列数据库(DynamoDB、Cassandra等)中的一种。...你使用的键将是你的分区键,这就是Dynamo用来计算将你的数据放在哪个分区的键。或者,从另一个角度看,分区键决定了你的数据将进入哪个节点。...DynamoDB和Cassandra确实支持表,但没有分区键是不可能查询的。 它们还支持基本的排序水平,限制返回的结果等。...如果你喜欢这篇文章,请在评论中告诉我你是否使用过Cassandra或DynamoDB,以及你的使用经验如何。

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    基于JWT的多租户RAG技术实现解析

    近年来,大型语言模型(LLM)的出现加速了AI在各行业的应用。然而,为了进一步增强LLM能力并有效利用最新信息和领域知识,与外部数据源的集成至关重要。检索增强生成(RAG)技术因此受到广泛关注。...在软件即服务(SaaS)场景中,多租户架构要求从单一代码库为多个租户提供服务。当使用LLM实现AI功能时,RAG技术能利用各租户特定数据提供个性化服务。...Amazon Cognito用户池中创建,登录时通过Lambda触发器将租户ID注入JWT用户查询通过API Gateway传递至Lambda,附带JWT令牌查询文本通过某中心的文本嵌入模型向量化从DynamoDB...获取目标OpenSearch域和索引信息在OpenSearch执行向量搜索,将结果作为上下文输入LLM生成响应关键实现包含三个数据隔离模式:域级隔离:每个租户使用独立OpenSearch域,FGAC角色授予全索引访问权限索引级隔离...存储的租户信息注入JWT请求路由:解析JWT获取租户ID,查询DynamoDB路由表确定目标OpenSearch端点FGAC配置:在OpenSearch中创建租户专属角色,将JWT中的租户ID属性映射为后端角色隔离模式实现

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    AWS DynamoDB数据实时迁移TcaplusDB解决方案

    为适配海外用户使用腾讯云产品的需要,依托DynamoDB完善的数据流机制和Lambda机制,可以实现业务不停服、数据实时迁移至腾讯云TcaplusDB的目标。...)形式存储,同时把DynamoDB中的主键提取出来作为TcaplusDB的主键字段。...2.2 迁移架构 本文所涉及的数据迁移架构如下: [migrate_architecture.jpg] DynamoDB数据实时写入,通过添加Lambda触发器来捕获DynamoDB的数据变更事件(增,...4.1 依赖说明 4.1.1 kafka依赖 Lambda为将数据发送至Ckafka,需要依赖kafka-python的包,直接用如下命令安装: mkdir dynamodb-tcaplus-migration-realtime...这里使用boto3工具进行数据操作,下面只模拟插入数据操作,其他类似,大家可自行在DynamoDB去更新和删除数据,看后端的数据流情况。

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    如何实时迁移AWS DynamoDB到TcaplusDB

    为适配海外用户使用腾讯云产品的需要,依托DynamoDB完善的数据流机制和Lambda机制,可以实现业务不停服、数据实时迁移至腾讯云TcaplusDB的目标。...)形式存储,同时把DynamoDB中的主键提取出来作为TcaplusDB的主键字段。...2.2 迁移架构 本文所涉及的数据迁移架构如下: [migrate_architecture.jpg] DynamoDB数据实时写入,通过添加Lambda触发器来捕获DynamoDB的数据变更事件(增,...4.1 依赖说明 4.1.1 kafka依赖 Lambda为将数据发送至Ckafka,需要依赖kafka-python的包,直接用如下命令安装: mkdir dynamodb-tcaplus-migration-realtime...这里使用boto3工具进行数据操作,下面只模拟插入数据操作,其他类似,大家可自行在DynamoDB去更新和删除数据,看后端的数据流情况。

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    Certification Vending Machine: 智能设备接入 AWS IoT 平台解决方案

    该数据库用来保存智能设备出厂时注册的设备 ID、密钥和 IoT 平台证书等信息 CVM 系统通过查询 DynamoDB 数据中的关联关系,将 IoT Thing Name,Certificate Policy...) Lambda 进行证书的策略的绑定及 DynamoDB 关联关系表的更新 最终 CVM 将证书返回给 IoT 终端设备 使用 EC2 替代 API Gateway 与 Lambda 的解决方案,其工作流程与搭建...DynamoDB 的关联关系表中 CVM 将证书返回给 IoT 终端设备 安全性说明 为了保证 CVM 系统的安全性,EC2 或者 Lambda 函数需要赋予合适的 IAM 角色, 使得 CVM 系统只能进行其授予的工作权限...首先,需要明确 CVM 系统需要具备一下 IAM 权限才能完整证书的申请及颁发过程: 访问 AWS DynamoDB,用于查询、修改、更新 DynamoDB 中的设备关联表 访问 IoT 平台,用于申请...IoT 终端设备证书 除 IAM 进行权限划分之外,需要在 DynamoDB 上创建一张关联关系表,用于设备与证书及策略的绑定关系,具体来说,需要在 DynamoDB 中创建如下数据库字段: productid

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    面向未来,我们来聊一聊什么是现代化数据架构 | Q推荐

    在非关系型数据库中,吕琳着重介绍了 DynamoDB 的基础及最佳实践,后续的动手实验也是围绕这款数据库展开。...DynamoDB 使用主键来表示表中的项目。分区键用来构建一个非排序的散列索引,使得表可以进行分区,从而满足扩展性的需求。...而对于 LSI 来说,索引保存在表的分区中,每个分区键值的存储上限是 10GB,使用的是表上的 RCU 和 WCU。...不仅如此,DynamoDB 还拥有独特的 Token Bucket 算法,可以将剩余的 RCU 存储下来,以应对突如其来的流量洪峰。...通过这个实验,开发者学习了如何对 DynamoDB 表进行建模以处理应用程序的所有访问模式,并了解了如何使用新的事务处理功能,从而快速高效地使用 DynamoDB。

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    Grafana Loki 架构

    Ingester ingester 服务负责将日志数据写入长期存储后端(DynamoDB、S3、Cassandra 等)。...当向持久存储刷新时,该块将根据其租户、标签和内容进行哈希处理,这意味着具有相同数据副本的多个 ingesters 实例不会将相同的数据两次写入备份存储中,但如果对其中一个副本的写入失败,则会在备份存储中创建多个不同的块对象...在使用 WAL 的系统中,所有的修改都先被写入到日志中,然后再被应用到系统状态中。通常包含 redo 和 undo 两部分信息。为什么需要使用 WAL,然后包含 redo 和 undo 信息呢?...通过使用先进先出队列(FIFO)将多个大型请求分配到所有 querier 上,以防止在单个 querier 中传送多个大型请求。 通过在租户之间公平调度查询。...分割 查询前端将较大的查询分割成多个较小的查询,在下游 querier 上并行执行这些查询,并将结果再次拼接起来。这可以防止大型查询在单个查询器中造成内存不足的问题,并有助于更快地执行这些查询。

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    智能体对话场景数据设计与建模

    可扩展性:DynamoDB数据库支持无缝扩展,能够根据应用的需求自动调整计算资源和存储容量。无论是初创公司的小型项目还是大型企业的复杂应用,DynamoDB都能提供灵活的资源管理方案。...智能体通过Amazon EKS运行的服务接收用户的输入,利用Amazon Bedrock进行数据分析和处理,然后将结果存储在Amazon DynamoDB中,以供后续的对话使用。...为满足智能体对话场景中的高并发、低延迟和稳定性需求,Amazon DynamoDB的数据查询/存储方案主要包括以下几个方面:会话记录存储:使用Amazon DynamoDB的基表chat_session...这可以通过DynamoDB的更新操作来实现,即根据会话ID(chat_id)更新会话记录中的AI版本字段。这种操作确保了在继续对话时,系统使用的是最新的AI模型版本。...在DynamoDB中实现这些访问模式时,关键是要合理设计基表和GSI的键以及属性投影,以支持高效的数据插入、查询、更新和删除操作。

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    Apache Hudi 0.12.0版本重磅发布!

    例如通过每天为较旧的提交添加一个保存点(假设 > 30 天),可以将提交保留多年。并使用as.of.instant和任何较旧的保存点提交查询 hudi 表。...基于文件系统的锁 对于使用乐观并发控制的多个写入器,Hudi 已经支持基于Zookeeper、Hive Metastore 或 Amazon DynamoDB。...与其做一个批量加载或bulk_insert,利用大型集群写入大量数据,不如在所有数据都被引导后,在连续模式下启动deltastreamer并添加一个关闭策略来终止。...• 将批量插入操作中的 UDF 替换为 RDD 转换以降低 serde 成本。 • 优化了数据跳过中的列统计索引性能。 我们最近将 Hudi 与 TPC-DS 工作负载进行了基准测试。...请查看我们的博客[6]了解更多详情。 迁移指南 在此版本中,下面列出了一些 API 和配置更新,这些更新保证了新的表格版本。因此,最新的表版本[7]是 5。

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    Alexa上下文语音识别的工程实现解析

    Alexa上下文语音识别的工程实现自动语音识别(ASR)是将语音信号转换为文本的技术。某中心的语音系统为每种语言维护统一的核心ASR模型,但其AI团队通过实时适配用户上下文来提升识别精度。...近期推出的上下文嵌入服务采用经多任务训练的大型神经网络,生成连续向量序列(嵌入),动态表征多轮对话中的用户语句和系统响应。...但需解决以下核心问题:动态计算资源分配仅对可能引发多轮交互的语句启动上下文处理采用时间戳机制自动清理过期数据使用某机构DynamoDB服务存储上下文信息双表存储架构事件表:记录交互事件(如转录指令、语音合成指令...与语音播报指令(speak)紧密衔接采用"尽力而为"模式:超时则回退至无上下文基准模型数据一致性保障利用数据库的强一致性读取功能每次写入同时请求交互状态的最新记录确保仅当检测到麦克风重启指令时才启动上下文计算实际应用成效该服务在美式英语场景中显著降低语音识别错误率...技术团队强调:将实验室模型转化为海量用户服务需要严谨的系统设计,某中心工程团队通过科学与工程的紧密协作,实现了上下文机器学习在亿级规模下的稳定运行。

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    DataGrip 2023.3 新功能速递!

    该可视化功能可用于所有三种类型的网格: 主选项卡:在打开表、视图或 CSV 文件时,在分割模式下显示图表。 结果选项卡:在 服务 工具窗口中观察查询结果时,可以显示图表而不是网格。...编辑器中的结果:可以显示图表而不是网格。 已知问题:可视化的设置未保存,即若重新打开网格,则图表将恢复到默认状态。数据可视化详情参考文档。...如果需要编辑表本身,请单击 编辑 按钮: 表将出现在右侧的树形 UI 中。该 UI 完全重复 修改对象 UI,使您可以以各种方式操作表及其对象。 4 自动生成表名 此按钮会自动生成来自源文件的表名。...6 恢复到旧的 UI 的能力 我们了解到这个重大变革可能对一些用户不方便。如果出于任何原因,您希望返回到旧的 UI,可以使用此选项。在我们处理有关新 UI 的所有反馈之前,此选项将一直可用。...8 DynamoDB 支持 实现功能: 可通过 DataGrip 的数据查看器查看 DynamoDB 数据 代码编辑 器中的 DynamoDB 的 PartiQL 支持。

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    Amazon云计算AWS(二)

    在数据被充分传播到所有的存放节点之前,服务器返回给用户的仍是原数据,此时用户操作可能会出现后面几种情况: 用户操作 结果 1 写入一个新的对象并立即读取它 服务器可能返回“键不存在” 2 写入一个新的对象并立即列出桶中已有的对象...(三)DynamoDB DynamoDB的特点:   DynamoDB以表为基本单位,表中的条目同样不需要预先定义的模式。...DynamoDB中取消了对表中数据大小的限制,用户设置任意大小,并由系统自动分配到多个服务器上。DynamoDB不再固定使用最终一致性数据模型,而是允许用户选择弱一致性或者强一致性。...(四)SimpleDB和DynamoDB的比较   SimpleDB和DynamoDB都是Amazon提供的非关系型数据库服务。 SimpleDB:限制了每张表的大小,更适合于小规模复杂的工作。...自动对所有属性进行索引,提供了更加强大的查询功能。 DynamoDB:支持自动将数据和负载分布到多个服务器上,并未限制存储在单个表中数据量的大小,适用于较大规模负载的工作。

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    使用 Apache Hudi 对 Peloton 的数据基础设施进行现代化改造

    开发了一个定制的 Hudi 编写器,用于使用 EMR 上的 Apache Spark(版本 6.12.0 和 Hudi 0.13.1)将 CDC 记录摄取到 S3 中。...异步与内联表服务 为了提高写入吞吐量并满足低延迟摄取目标,Peloton 团队最初为 Apache Hudi 配置了异步清理器和压缩器服务。...这种方法在大多数表中都运行良好,允许引入管道每 10 分钟运行一次,同时将阻塞降至最低,但引入了一些作边缘情况。遇到的一些挑战包括: • 并发执行写入器和清理作业,导致冲突。...随着时间的推移,高频模式更新将 Glue 中的 TABLE_VERSION 资源数量推高了 _100 万_个限制。这导致作业以最初难以追踪的方式失败。...为了将这些数据集摄取到湖中,该团队使用了 DynamoDB Streams 和 Kafka 连接器,从而允许重用现有的基于 Kafka 的 Hudi 摄取路径。

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