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组件分享之后端组件——Golang快速读取和创建Excel

组件分享之后端组件——Golang快速读取和创建Excel 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件...支持读取和写入由Microsoft Excel™2007及更高版本生成的电子表格文档。高兼容性支持复杂组件,提供流API,用于生成或从数据量大的工作表读取数据。此库需要Go 1.15或更高版本。...具体使用方式如下: 1、安装基础包 go get github.com/xuri/excelize/v2 2、创建一个excel并存储内容 package main import ( "fmt...excel的内容了,日常进行导入数据时进行excel解析和处理很方便。...本文声明: 知识共享许可协议 本作品由 cn華少 采用 知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 进行许可。

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python3使用shuffle函数要注意的地方

module num3 = num2[0:30000] #取前30000个行号的元素 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 从这个错误我们也可以看出来...,指明obiect没有类型,其实现在这个num2是null,什么也没有,因为shuffle没有返回值,所以自然会报这种类型的错误。...1.2 正确使用shuffle函数的例子 num1 = list(range(1,39526)) #产生1-39525的数 random.shuffle(num1) #注意shuffle没有返回值,该函数完成一种功能...补充拓展:对python中使用shuffle和permutation对列表进行随机洗牌的区别 函数:shuffle将列表的所有元素随机排序,不生成新的数组返回 示例: import random list...以上这篇python3使用shuffle函数要注意的地方就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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使用CSV模块和PandasPython读取和写入CSV文件

CSV文件是一种纯文本文件,其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑,简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站的表格数据导出到CSV文件。...您必须使用命令 pip install pandas 安装pandas库。WindowsLinux的终端,您将在命令提示符执行此命令。...仅三行代码,您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名,它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。...结论 因此,现在您知道如何使用方法“ csv”以及以CSV格式读取和写入数据。CSV文件易于读取和管理,并且尺寸较小,因此相对较快地进行处理和传输,因此软件应用程序得到了广泛使用。...Pandas是读取CSV文件的绝佳选择。 另外,还有其他方法可以使用ANTLR,PLY和PlyPlus之类的库来解析文本文件

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Docker快速使用SQL Server 2022环境

然后可以使用 sqlcmd 进行连接,创建第一个数据库并运行查询。 此映像包含在基于 Ubuntu 20.04 的 Linux 上运行的 SQL Server。...它可在 Linux 上与 Docker 引擎 1.8+ 配合使用。 本文中的示例使用 docker 命令。但大多数这些命令也可用于 Podman。...快速安装部署 下载镜像 docker search mssql docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2022-latest 创建容器 SA_PASSWORD...默认情况下,密码必须为至少八个字符且包含以下四种字符的三种:大写字母、小写字母、十进制数字、符号。可使用 docker logs 命令检查错误日志。...2、下表对前一个 docker run 示例的参数进行了说明: 将 ACCEPT_EULA 变量设置为任意值,以确认接受最终用户许可协议。SQL Server 映像的必需设置。

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Django-bootstrap3|Django快速使用Bootstrap模版

前言 关于如何快速基于Django使用别人写好的模版搭建网站之前已经有详细讲过,一般我们Django中使用Bootstrap模版都需要经过以下几个步骤 下载一个Bootstrap模版 创建app并粘贴模板到对应的的...templates文件夹 修改settings.py、urls.py、views.py等文件 创建static文件夹并修改相关css、js文件的链接跳转 启动Django 最近在逛GitHub时发现一个名为...django-bootstrap3插件,使用该插件可以更快速使用bootstrap模版,今天给大家分享一下。...使用django-bootstrap3 首先我们需要下载安装django-bootstrap3插件,使用 pip install django-bootstrap3 即可成功安装,但是使用该插件需要:...Python版本> = 3.5 Django版本> = 2.1 如果你的环境不满足需要先进行升级,相关环境及依赖配置好后后,只需要在settings.py文件的INSTALLED_APPS添加'bootstrap3

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使用KanikoKubernetes集群快速构建推送容器镜像

[TOC] 0x00 前言简述 快速介绍 什么是Kaniko?...(由于其不安全性当前基本都是使用V2协议, 例如 Harbor) kaniko 不支持除官方kaniko映像之外的任何Docker映像运行二进制Kanico可执行文件(即YMMV)。...温馨提示: 缓存未命中后,kaniko无法从缓存中找到读取层,所有后续层都将在本地构建,而无需咨询缓存。...小试牛刀之在Kubernetes集群构建并发布镜像 描述: 此处我们准备一个K8S集群中使用kaniko提供的镜像,按照提供的Dockerfile指令进行镜像构建,并上传到 docker hub 仓库...小试牛刀之在Docker中使用kaniko构建并发布镜像 描述:前面说到kaniko的出现实际是为了没有docker环境的情况之下,按照 Dockerfile 文件的指令进行镜像构建,不过此处还是简单的介绍一下

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Python实操:内存管理与优化策略

Python 开发过程,合理有效地管理和优化内存使用是提高程序性能和效率的关键。...例如,类定义时使用弱引需要跟踪对象但不影响垃圾回收的情况下非常有用。 三、优化数据结构和算法 使用元组代替列表: 元组是不可变的,因此创建后无需额外内存来处理修改操作。...利用集合进行快速成员检查:使用 set 数据结构可以大幅提高搜索效率。 迭代方式获取数据:通过迭代器或生成器逐个读取和处理数据,而不是一次性加载整个序列。...Python 常见IO模块如 io 和 gzip 支持自定义缓冲大小及其他参数配置选项。...以下为一个示例: import io with open('large_file.txt', 'r') as f: buffered_reader = io.BufferedReader(f,

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Log4j 2.0开发的高级使用详解—读取配置文件(六)

log4j配置日志文件存放的位置不一定在src下面,即根目录下。这个时候我们需要解决如何加载配置文件的问题。log4j1.x解决的方法就比较多了。...我们可以使用它们进行手动的加载任意位置的配置文件信息。 我就主要介绍三种方法:log4j 2读取配置文件的三种方法。...log4j 2读取的配置文件可以分为三类:src下的配置文件、绝对路径的配置文件、相对路径的配置文件。我们一一给例子。...) { e.printStackTrace(); } } //第三类 相对路径的配置文件加载 public static void test2(){ //这里需要注意路径不要出现中文和空格...,如果存在中文,请使用url转码 ConfigurationSource source; try { //方法1 使用getResource() String path="/com

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python读写压缩文件

对于很大的文本文件,通常会压缩之后再进行存储和传输,比如二代测序的fastsq文件,通常都是gzip压缩之后的格式。对于压缩文件的读写,通过python的内置模块也可以快速搞定。...根据压缩格式的不同,提供了以下3个模块 1. gzip gzip模块用于处理后缀为gz的压缩文件,读取gzip压缩文件的代码如下 >>> import gzip>>> with gzip.open...print(line) 生成gzip压缩文件的代码如下 >>> with gzip.open('file.gz', 'wt') as f:... f.write('hello') 2....bz2 bz2模块用于处理后缀为bz2的压缩文件,读取bz2压缩文件的代码如下 >>> import bz2>>> with bz2.open('file.bz2', 'rt') as f:.....f.write('hello') 3. lzma lzma模块用于处理后缀为xz的压缩文件,读取xz压缩文件的代码如下 >>> import lzma>>> with lzma.open('file.xz

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Python Numpy数据的常用保存与读取方法

经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多....下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save 保存一个数组到一个二进制的文件,保存格式是.npy 参数介绍...Python pickles保存对象数组(可选参数,默认即可) fix_imports:为了方便Pyhton2读取Python3保存的数据(可选参数,默认即可) 使用 import numpy...注:函数所需参数和numpy.savez一致,用法完成一样. 2.保存到文本文件 numpy.savetxt 保存数组到文本文件上,可以直接打开查看文件里面的内容....使用 np.loadtxt('test.out') np.loadtxt('test2.out', delimiter=',') 总结 到此这篇关于Python Numpy数据的常用保存与读取方法的文章就介绍到这了

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