环境声明： 如果没有的预先：【pip install *******】 或 【ALT】+【回车】 import csv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 呈现效果： 📷 GetRandomInfo.py: import random def getClassName(): randomClass = ("天字一号", "地字一号", "玄字一号", "黄字一号", "东宫正品") return randomClass[i
本文主要用Python爬取拉勾网不同编程语言职位信息，包括：Python岗、Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位（5岗）；用R语言对影响薪资的因素进行分析。由于拉勾网的职位信息只显示30页，一页15个职位信息，如果单独爬取一个城市的岗位信息，只有几页是匹配的信息，信息量太小，分析没有说服力。因此，本文爬取拉勾网全国职位信息。主要三部分内容：
Enums.NET是一个.NET枚举实用程序库，专注于为枚举提供丰富的操作方法。它支持.NET Framework和.Net Core。它主要优点表现在类型安全、高性能、丰富的操作方法和易于使用等方面，为开发者提供了更加便捷和高效的枚举类型操作方式。
数据生成文件： 类名：【GetRandomInfo.py】 import random def getClassName(): randomClass = ("天字一号", "地字一号", "玄字一号", "黄字一号", "东宫正品") return randomClass[int(random.random() * len(randomClass))] def getName(): """随机姓名""" randomNames = ( "华", "韦
以上python脚本首先从test002中将数据查询出来，将结果集使用BCP写入tempData.csv文件中，然后再使用BCP将文件中的数据写入表test001中。此时可以看到test001中现在已经有数据了。
最近有个需求，ERP系统会自动发很多csv附件到我邮箱，我需要把这些附件上传到FTP服务器，服务器会把这些csv的数据写到另外一个系统的数据库。 每次大概有30个邮件，每个邮件有一个附件，而且附件的名字都一样，是一个csv的文件，我每次需要手动的把附件另存为一个新名字存到本地，然后FTP上传。 每次大概要浪费我10分钟时间，而且毫无价值。 于是我就写了一个VBA的自动处理程序，几秒搞定。
最近在培训PowerShell，在讲到Pipeline的时候，对于我这种长期和数据（数据库）打交道的人来说，觉得很实用，所以写此博文，记录一下。
csv英文全称是Comma-Separated Value，字面翻译逗号分隔值，是一种常见的文本格式文档，可用Excel打开，也可用常见的文本编辑器打开。csv文件经常用于在电子表格软件和纯文本之间交互数据。
说起来，我是一个DotNet的初学者，刚刚上手，到处找比较适合我这种刚入门水平的开源项目。在Gitee上我无意中碰到了一个值得向各位初学者推荐的入门项目。
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
mat文件是matlab专用的文件，第一次见是再COCOstuff-10k数据集中。
在C#交流群里，看到很多小伙伴在excel数据导入导出到C#界面上存在疑惑，所以今天专门做了这个主题，希望大家有所收获！
在接触了比特币和区块链后，我一直有一个想法，就是把所有比特币的区块链数据放入到关系数据库（比如SQL Server）中，然后当成一个数据仓库，做做比特币交易数据的各种分析。想法已经很久了，但是一直没有实施。最近正好有点时间，于是写了一个比特币区块链的导出导入程序。
让WinCE工控板上的摄像头拍照，然后将图片数据通过GPRS发送到指定的主机数据库中。
前几天在Python白银交流群【黄志诚】问了一个Pandas数据读写赋值的问题。问题如下：想问一下为什么赋值不过去，还有这样写入csv文件有问题吗？
网页抓取是通过自动化手段检索数据的过程。它在许多场景中都是不可或缺的，例如竞争对手价格监控、房地产清单列表、潜在客户和舆情监控、新闻文章或金融数据聚合等。
模拟登录 -> 模拟发送request请求 -> 取回response数据 -> 提取所需信息并将其进行重新组织 -> 存入DB或文件中 -> 后期处理或展示
文件读写的经典操作方式如下，通过内置的open函读取到每行内容，按照指定的分隔符进行分隔，然后对每一列的内容进行处理。这样的方式在处理制表符分隔的文件时，没什么问题，但是在处理csv文件时，会非常的头痛。
最近业务中涉及到了csv文件的读写，本以为是非常简单的一件事情。结果却踩了几个坑。想象一下下面这段写csv文件的代码有什么问题？
1.在bash_profile中配置全局环境变量 终端open ~/.bash_profile打开环境变量配置文件，写入：
参考文章：https://blog.csdn.net/m0_37125796/article/details/73928157
发布于 2018-09-06 13:58 更新于 2018-09-06 15:04
很多时候，我们需要将外部的数据导入到HBase集群中，例如：将一些历史的数据导入到HBase做备份。我们之前已经学习了HBase的Java API，通过put方式可以将数据写入到HBase中，我们也学习过通过MapReduce编写代码将HDFS中的数据导入到HBase。但这些方式都是基于HBase的原生API方式进行操作的。这些方式有一个共同点，就是需要与HBase连接，然后进行操作。HBase服务器要维护、管理这些连接，以及接受来自客户端的操作，会给HBase的存储、计算、网络资源造成较大消耗。此时，在需要将海量数据写入到HBase时，通过Bulk load（大容量加载）的方式，会变得更高效。可以这么说，进行大量数据操作，Bulk load是必不可少的。
本次以一个盗墓笔记的小说阅读网（http://seputu.com）为例，抓取盗墓笔记的标题、章节名和链接，如下图 前提： 这是一个静态网站，标题、章节都不是由JavaScript动态加载的，无代理，
作为一个 Java 程序员，日常编程早就离不开泛型。泛型自从 JDK1.5 引进之后，真的非常提高生产力。一个简单的泛型 T，寥寥几行代码， 就可以让我们在使用过程中动态替换成任何想要的类型，再也不用实现繁琐的类型转换方法。
在本文中，将分享20 个 Python 代码片段，以帮助你应对日常编程挑战。你可能已经知道其中一些片段，但有些其他片段对你来说可能是新的。赶紧使用这些有用的 Python 代码片段提升你的编程技能吧。
前面介绍了Pandas最重要的两个类：Series和DataFrame，讲述了这两种数据结构常用的属性和操作，比如values，index, columns，索引，Series的增删改查，DataFrame的增删改查，Series实例填充到Pandas中，请参考：
使用这些有用的 Python 代码片段提升你的编程技能，在本文中，我将分享 20 个 Python 代码片段，以帮助你应对日常编程挑战，你可能已经知道其中一些片段，但其他片段对你来说，有可能是新的。我们现在开始吧。
英文 | https://python.plainenglish.io/20-python-code-snippets-for-everyday-programming-problems-339346a6f996
根据复杂性和效率的不同，任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案，主要包括基于深度学习实现，以及基于重量传感器、光传感器实现等。
最近面试了腾讯技术岗，一面和二面问了一些问题，下面给大家分享一下，有些题目是我根据自己的情况回答的，可以参考一下，小伙伴也可以试着自己回答一下。
实例化对象 new Class(); 隐藏基类方法，即覆盖方法 public new xxx(){}
作者 | Nikola M. Zivkovic 译者 | 王强 策划 | 凌敏 本文最初发布于rubikscode.com网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 Iris 数据集的那些示例你是不是已经用腻了呢？不要误会我的意思，Iris 数据集作为入门用途来说是很不错的，但其实网络上还有很多有趣的公共数据集可以用来练习机器学习和深度学习。在这篇文章中，我会分享 23 个优秀的公共数据集，除了介绍数据集和数据示例外，我还会介绍这些数据集各自可以解决哪些问题。 以下是这 23 个公共数据集： 帕
通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据在HDFS上
在这篇文章中，我会分享 23 个优秀的公共数据集，除了介绍数据集和数据示例外，我还会介绍这些数据集各自可以解决哪些问题。
来源 | https://gitee.com/lionsoul/ip2region
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
未压缩的CSV可能很慢，而且最大，但是当需要将数据发送到另一个系统时，它非常容易。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言，此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析，帮助业务进行数据洞察。
摘要：上篇文章写到一种上传图片的方法，其中提到那种方法的局限性，就是上传的文件只能保存在本项目目录下，在其他目录中访问不到该文件。这与浏览器的安全性机制有关，浏览器不允许用户用任意的路径访问服务器上的资源，因为这可能造成服务器上其他位置的信息被泄露。浏览器只允许用户用相对路径直接访问本项目路径下的资源。那么，如果A项目要访问B项目上传的文件资源，这就产生问题了。所以这就需要另外一种方法来解决这个问题，那就是通过 流（Stream）的形式上传和下载文件资源。这种方法因为不是通过路径直接访问文件，而是先把文件读取的流中，然后将流中的数据写入到新的文件中，还原需要上传的文件，所以也就不存在上面的问题了。本片博客，着重介绍一下这种方式的实现。
本文中介绍的如何通过\color{red}{正则表达式}来爬取百度贴吧中的内容，并且通过Jieba分词和wordcloud来实现词云图展示
作者 | Simon Willison 译者 | 王强 策划 | 万佳 我上周在 Twitter 上发起了一个关于 API 端点的讨论。相比一次返回 100 个结果，并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API，这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案： 假设这种流式传输端点有了高效的实现，那么提供流式 HTTP API 端点（例如一次性提供 100,000 个 JSON 对象，而不是要求用户在超过 1000 个请求中每次分页 100 个对象）有任何意想不到的缺陷吗？——Simon Willi
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实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中，数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据，即各式各样扩展名的数据文件，如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格式，这常常会给分析者带来困扰。
我有一个制表符分隔的文件，有超过2亿行。 什么是最快的方式在Linux中将其转换为CSV文件？ 这个文件确实有多行标题信息，我需要在路上去除，但标题的行数是已知的。 我已经看到了sed和gawkbuild议，但是我想知道是否有“首选”的select。
该文介绍了如何将DataTable转换成CSV文件的方法，包括使用C#和StreamWriter等工具。
https://www.cnblogs.com/artech/p/size-calculation.html
今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
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