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“平民化”半结构数据处理

伴随着大数据技术的兴起,半结构化数据得到了迅猛发展,时至今日仍趋势不减。半结构化数据被视为一种特殊的结构化数据,其拥有语义元素,是一种自描述结构。常见的半结构数据格式有,XML、Json等。据IDC预测,2025年,结构化数据规模将达35ZB,约占数据总量的20%。虽无准确数据表明半结构化数据在结构化数据中的占比。但通过我们对日常生产、生活中遇到的各类数据格式推断,半结构化数据占有结构化数据的半壁江山不算为过。比如,我们生活中最常遇到的HTML数据等就是一种特殊的XML结构。伴随着半结构化数据的广泛应用,面向半结构化数据的分析处理需求也不断提升。

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系统架构师论文-论XML技术在Internet平台上的应用

2002年10月,我参与了一个三层在线商城的项目开发,该项目整合了来自不同商家的信息,方便在线用户的查询和购买。 在该项目中,我担任系统分析的工作。在分析设计过程中,我借鉴了 XML成熟的技术,采用Java语言,整个系统由三层组成。在数据层,対于不同的数据库,最后都以XML数据的形式来实行数据间的转换和处理。在业务逻辑层,在联机会话的持续时间内,用户的帐户数据在内存中以XML D0M形式表示,在表示层,所以给用户的信息首先都封装成XML数据,然后用服务器或者客户机附带的XSLT转换,根据浏览器的性能将XML数据转换为OTL在前端显示。 在设计过程中,如设计XML的各个基本元素,我应用域分析的方法,在采用XMLD0M形式的时候,分析比较了其他的形式,在将XML转换为HIM.的设计中,引用了 XSLT。

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Python权威指南的10个项目(1~5

引言:   我相信学习Python过的朋友,一定会喜欢上这门语言,简单,库多,易上手,学习成本低,但是如果是学习之后,不经常使用,或者工作中暂时用不到,那么不久之后又会忘记,久而久之,就浪费了很多的时间再自己的“曾经”会的东西上。所以最好的方法就是实战,通过真是的小型项目,去巩固,理解,深入Python,同样的久而久之就不会忘记。   所以这里小编带大家编写10个小型项目,去真正的实操Python,这10个小型项目是来自《Python权威指南》中后面10个章节的项目,有兴趣的朋友可以自行阅读。希望这篇文章能成为给大家在Python的学习道路上的奠基石。   建议大家是一边看代码,一边学习,文章中会对代码进行解释: 这里是项目的gitlab地址(全代码):

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