我有一个包含390万个文档的MongoDB集合,文档的平均大小为1.5KB。该集合占用服务器上5.7GB的磁盘空间。我试图收集python脚本中的所有文档,内存达到60 to,冻结服务器(linux)。
以下是我正在做的事情
collec = mongo_db['my_collec']
records = []
crsr = collec.find()
for r in crsr:
record.append(r)
我想了解为什么这个进程占用这么多内存,而数据本身不应该占用超过6GB的内存。每个文档包含大约100个字段。
所以,我有一个巨大的DF,它是用iso8859_15编码的。
我有一些包含巴西姓名和地名的列,因此其中一些包含特殊字符,如"í“或”‘“。
我有在字典里替换它们的钥匙{'í':'i','á':'a',...}
我尝试了几种方法来替换它(如下所示),但都不起作用。
df.replace(dictionary, regex=True, inplace=True) ###BOTH WITH AND WITHOUT REGEX AND REPLACE
另外:
df.udpate(pd.Series(dic))
它们都没有预期的输出
我希望从我的经验中得到运行,在那里我可以从其中的一个特定项目中过滤。
从我的Experience对象中,我得到了一个包含所有azureml.PipelineRun的生成器
experiment.get_runs(type="azureml.PipelineRun")
在官方的中,据说我们可以在运行的properties上添加某种类型的过滤。
过滤器由“属性”或{“属性”:“值”}运行。
因此,我可以在这样的一级属性上进行过滤:
for run in experiment.get_runs(type="azureml.PipelineRun", prope
我尝试向已创建的嵌套字典追加或添加值。这是字典: set ldifValues {
00001 {
first abc
second 4ee
third 000
nested {111-11111 111-11112}
person 5034
} 我尝试用以下命令创建一个新的: dict with ldifValues 00002 {
lappend first abc
lappend second 5ee
lappend third 0101
lappend ne
我有一个嵌套字典,其中有一些键值对,并在申请循环获得值时出错。代码就像:
gl = { 'GLEN' : {'GLENS08907' : {'801-011-02M' : 'GLEN PART'}}
,'GLENS10062': {'M85049/38': 'RTIO PART'}
}
for mfr,doc in gl.items():
print('Print Mfr is : ',mfr)
for i, k in doc.item
我有一个主字典,它包含一个字典作为一个项目,它包含一个字典作为一个项目,所以在所有三个嵌套字典中。我想复制/克隆我的主字典来使用它,但不希望我的原始字典中有任何更改。我试着复制它:
For Each Key In MainDict.Keys
CloneDict.Add Key, MainDict(Key)
Next
当我这样做并在我的克隆中的子字典中做更改时,它也会在我的主字典中改变它。有没有任何克隆/复制方法给我一个完整的副本,而不仅仅是一个参考的子词典?
我有一个复杂的模型,它应该反序列化一个DataTables请求,它不仅包含嵌套对象,还包含列表中的嵌套对象。DataTablesRequest模型的定义如下:
public class DataTablesRequest
{
public class Order
{
public int column { get; set; }
public String dir { get; set; }
}
public class Search
{
public String value { get; set; }
在通过列表理解将字典转换为元组列表时,我得到了一个值错误Not enough Values to unpack. Expected 3, got 2。
# Link MPNs to sales reps
sam_parts = {}
for row in plmdata:
mpn,sam = row[5],row[24]
mpn_heat = heatscores[mpn]
if sam not in sam_parts:
sam_parts[sam] = {mpn:mpn_heat}
elif mpn not in sam_parts[sam]