作者：何甜甜在吗 来源：http://1t.click/a7Gm 在项目开发过程中经常遇到时间处理，但是你真的用对了吗，理解阿里巴巴开发手册中禁用static修饰SimpleDateFormat...在多并发情况下使用SimpleDateFormat需格外注意 SimpleDateFormat除了format是线程不安全以外，parse方法也是线程不安全的。...calb中中属性设置cal c、返回设置好的cal对象 但是这三步不是原子操作 多线程并发如何保证线程安全 - 避免线程之间共享一个SimpleDateFormat对象，每个线程使用时都创建一次SimpleDateFormat...=> 较好的方法 1.Date对时间处理比较麻烦，比如想获取某年、某月、某星期，以及n天以后的时间，如果用Date来处理的话真是太难了，你可能会说Date类不是有getYear、getMonth这些方法吗...有的我都有，Date没有的我也有，日期选择请Pick Me ====================== Update On 2019/09/18 ================= SpringBoot中应用
很多开发规范都是不建议在Android中使用枚举的，在Android系统中使用枚举的开销是使用常量的2倍。...一般地，在一个文件中定义常量 public class FileType { public static final int TYPE_MUSIC = 0; public static final...就是这个类在给他人使用时，构造函数由于参数是 int 类型。所以他可以传递我们定义好的3种类型中的其它任意 int 数值，这就有可能会产生某种错误。...使用这个标识了注解的生命周期，这里指定值为 RetentionPolicy.SOURCE 说明这个注解保留在源码阶段。...@IntDef 是 android.support.annotation 包定义的注解，使用它来规范我们的 fileType 变量的取值范围。
老孟导读：此篇文章是生命周期相关文章的番外篇，在查看源码的过程中发现了这一有趣的问题，欢迎大家一起探讨。...为什么 build 方法放在 State 中而不是在 StatefulWidget 中呢？其中前2点是源代码的注释中给出的原因，最后一点是我的一点个人理解。...闭包 this 指向异常 假设 build 方法在 StatefulWidget 中，StatefulWidget 的子类写法如下： class MyWidget extends StatefulWidget...如果 build 方法在 State 中，代码如下： class MyWidget extends StatefulWidget { final Color color; const MyWidget...性能 有状态的组件包含StatefulWidget 和 State，当有状态组件的配置发生更改时，StatefulWidget 将会被丢弃并重建，而 State 不会重建，框架会更新 State 对象中
我们生活在一个繁忙的世界里，当我们需要查找文件和数据时，使用 ls 命令可以节省时间和精力。但如果不经过大量调整，默认的 ls 输出并不十分舒心。...这个工具是用 Rust 编写的，该语言以并行性和安全性而闻名。...它使用颜色来区分文件类型和元数据。它能识别符号链接、扩展属性和 Git。而且它体积小、速度快，只有一个二进制文件。 跟踪文件 你可以使用 exa 来跟踪某个 Git 仓库中新增的文件。...扩展文件属性 当你使用 exa 探索 xattrs（扩展的文件属性）时，--extended 会显示所有的 xattrs。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索，它还能帮助我了解当前的 xattrs。
web.xml中配置例如以下： /* 如上配置中指定使用...com.sun.net.ssl.internal.ssl.ClientHandshaker.serverCertificate(ClientHandshaker.java:1014) ... 42 more 情景二： 生成证书时指定名称为域名（測试用的，改动了本地host文件） 样例同情景一中的样例...，仅仅是把web.xml中的IP地址改为了域名，測试结果为通过。...可能原因一：tomcat使用的jdk和证书导入的jdk不是同一个 可能原因二：导入完毕后须要重新启动（静态导入），重新启动一次不行建议重新启动第二次 可能原因三：jdk中的证书导入错误 结论 所以得出结论
=都是个范围，但很多时候是需要锁定某些具体的值的，这时候就需要isin了。比如我们要限定NOX取值只能为0.538,0.713,0.437中时。...df.loc[df['NOX'].isin([0.538,0.713,0.437]),:].sample(5) 当然，也可以做取反操作，在筛选条件前加~符号即可。...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...下面利用titanic的数据举例，筛选出人名中包含Mrs或者Lily的数据，|或逻辑符号在引号内。...train.loc[train['Name'].str.contains('Mrs|Lily'),:].head() .str.contains()中还可以设置正则化筛选逻辑。
导入数据集和模块 我们先导入pandas模块，并且读取数据，代码如下 import pandas as pd df = pd.read_csv("netflix_titles.csv") df.head...() 根据文本内容来筛选 首先我们可以根据文本内容直接来筛选，返回的是True如果文本内容是相匹配的，False如果文本内容是不匹配的，代码如下 mask = df['type'].isin(['TV..., na=False) df[mask1 & mask2 & mask3].head() output 正则表达式在pandas筛选数据中的应用 我们同时也可以将正则表达式应用在如下的数据筛选当中，...*在正则表达式当中表示匹配除换行符之外的所有字符，我们需要筛选出来包含states以及mexico结尾的文本数据，我们再来看下面的例子 pattern = 'states....output 当然我们也可以通过.loc方法来实现，代码如下 df_1.loc[df_1.index.str.contains('Love'), :].head() 筛选文本数据的其他方法 我们可以使用
=都是个范围，但很多时候是需要锁定某些具体的值的，这时候就需要isin了。比如我们要限定NOX取值只能为0.538,0.713,0.437中时。...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...下面利用titanic的数据举例，筛选出人名中包含Mrs或者Lily的数据，|或逻辑符号在引号内。...train.loc[train['Name'].str.contains('Mrs|Lily'),:].head() .str.contains()中还可以设置正则化筛选逻辑。...pandas中where也是筛选，但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的，如果不满足匹配条件，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。...Segment'].str.contains('Office')] 更新值 loc[]:可以为DataFrame中的特定行和列并分配新值。...比如我们常用的 loc和iloc，有很多人还不清楚这两个的区别，其实它们很简单，在Pandas中前面带i的都是使用索引数值来访问的，例如 loc和iloc，at和iat，它们访问的效率是类似的，只不过是方法不一样...，我们这里在使用loc和iloc为例做一个简单的说明： loc：根据标签（label）索引，什么是标签呢？...希望这个指南能够帮助你在数据科学的旅程中取得更大的成功！
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明） 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...ax.set_ylabel('Seats') ax.set_title('UK election results') image.png 这与上面的 Matplotlib 版本几乎相同，但是只用了 8 行代码而不是
在看并发源码的时候，很多时候源码中都使用for(;;)而不是使用while(true),这两个有什么区别吗？...首先“死循环”有两种写法：for(;;)和while(true)，在java里面，最简单有效的办法就是打印字节码看一下 ? 字节码一模一样，能有啥区别？...因此，在java里面，就看个人的爱好了，二者没区别！...while(1)在编译后： for(;;)在编译后： mp foo+23h 这里的区别就非常明显了，for(;;)在c语言中指令较少，也能够节省内存，没有判断跳转，是比while(1)更好的无限循环。
一、需求背景 部门通常指的是在一个组织或企业中组成的若干人员，他们共同从事某一特定工作，完成共同的任务和目标。...在组织或企业中，部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的，如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...部门编号通常由公司或组织的管理人员根据实际情况进行规划和安排，各个部门的编号应当具有独立性、唯一性和易于记忆等特点，以方便在日常管理活动中使用。...三、基础工作 同学们在创建完成项目之后，在 cn.zwz.entity 新建一个 User 员工类，如下图所示。 在员工类中定义 部门编号 和 姓名 两个字段，代码如下。...Data public class User { // 部门编码 private String code; // 员工姓名 private String name; } 使用
介绍 SQL的神奇之处在于它容易学习，而它容易学习的原因是代码语法非常直观。 另一方面，Pandas不是那么直观，特别是如果像我一样首先从SQL开始。...就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...因此，本文可以作为一个备查表、字典、指南，无论你想怎么称呼它，这样你在使用Pandas时就可以参考它。 说了这么多，让我们开始吧!...如果您想应用大小写不敏感，只需在参数中添加case=False。...table_df.groupby('column_a')['revenue'].mean() 总结 希望在使用Pandas处理数据时，本文可以作为有用的指南。
开发高性能应用 在应用性能方面，Flutter 同样明显领先于 React Native。在几乎所有性能测试中，Flutter 的性能都比 React Native 更好。...React Native 需要使用格拉器或中间件才能通过 JavaScript 与原生组件进行通信，而 Flutter 则完全不需要。这不仅可以加快开发速度，更可以优化运行速度。...例如，在使用 Flutter 时，应用中动画的运行速率可以达到每秒 60 帧。 对于混合应用开发，在将代码、原生组件以及库集成至新架构中时，React Native 会带来更高的复杂性。...React Native 在官方文档中并不提供任何明确的支持或定义步骤，导致开发者找不到得到广泛认可的发布流程自动化指南。...总结 尽管 React Native 与 Flutter 在正面对抗中可谓各擅胜场，但 Flutter 拥有更丰富的内置支持、工具与说明文档选项。
此教程适合有pandas基础的童鞋来看，很多知识点会一笔带过，不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame：每个column就是一个Series 基础属性shape,index...上修改数据，而不是返回一个新的DataFrame df1.reindex(['a','b','c','d','e'], inplace=Ture) # reindex不仅可以修改 索引(行)，也可以修改列...columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 # 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的...DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?....*')] # 下面两句效果一致 df[df['商品名称'].str.contains("四件套")] df[df['商品名称'].str.contains(r".*四件套.*")]
多继承虽然能使子类同时拥有多个父类的特征，但是其缺点也是很显著的，主要有两方面： (1)如果在一个子类继承的多个父类中拥有相同名字的实例变量，子类在引用该变量时将产生歧义，无法判断应该使用哪个父类的变量...正因为有以上的致命缺点，所以java中禁止一个类继承多个父类； 在接口中不能有实例变量，只能有静态的常量，不能有具体的方法（包含方法体），只能有抽象方法，因此也就摒弃了多继承的缺点。...，即使存在一定的冲突也会在编译时提示出错； 而引用静态变量一般直接使用类名或接口名，从而避免产生歧义，因此也不存在多继承的第一个缺点。...通过实现接口拓展了类的功能，若实现的多个接口中有重复的方法也没关系，因为实现类中必须重写接口中的方法，所以调用时还是调用的实现类中重写的方法。 那么各个接口中重复的变量又是怎么回事呢？...接口中，所有属性都是 static final修饰的，即常量，这个什么意思呢，由于JVM的底层机制，所有static final修饰的变量都在编译时期确定了其值，若在使用时，两个相同的常量值不同，在编译时期就不能通过
pandas是python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理 今天，鸟哥总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点： 1.比较运算：...= 2.范围运算：between(left,right) 3.字符筛选:str.contains(pattern或字符串,na=False) 4.逻辑运算：&（与）、|（或）、not(取反) 5.比较函数...，=，>） 6.apply和isin函数 下面以超市运营数据为例，给大家逐个讲解 首先读取数据： import pandas as pd data=pd.read_excel('超市运营数据模板...⑭第二种，用isin函数： id_i=data.类别ID.isin(['000']) #接受一个列表 data[id_i] 很遗憾，isin函数搞不定，因为它只能判断该列中元素是否在列表中 7.筛选商品...ID以“301”开头的运营数据 ⑮需要用contains函数结合正则表达式使用： data['商品ID']=data['商品ID'].values.astype('str') #将该列转换为字符数据类型
筛选a值等于30或者54的记录 df[df.a.isin([30, 54])] （2）多条件筛选 可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选 # 使用&筛选a列的取值大于30，b...需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。...Z'，或者Cost列中的值大于600 print(df[df["Supplier Name"].str.contains('Z')]) print(df[df['Cost'].str.strip('$'...').astype(float) > 600.0),:]) #行中的值属于某个集合 li = [2341,6650] print(df[df['Part Number'].isin(li)]) print...(df.loc[df['Part Number'].astype(int).isin(li),:]) #行中的值匹配某个模式 print(df[df['Invoice Number'].str.startswith
这篇文章我们先来了解一下pandas包中的类SQL操作，pandas中基本涵盖了SQL和EXCEL中的数据处理功能，灵活应用的话会非常高效。...其二：代码中的“:”类似于between……and的功能，在loc和iloc中都可以使用，但仅支持序列号。 其三：loc函数中代表列的部分不能用序列号，iloc函数中行和列位置都可以用序列号。...&等连接符号，而不能使用“and”等语法； 其三：np的逻辑函数无法实现较多条件。...既然模糊查询有了，包含关系的in结构是不是也有呢？...你猜对了～ print(data[data['a'].isin(['1','2'])]) 而不包含查询的写法为： print(data[~data['a'].isin(['1','2'])]) 写到这里有没有感觉到
： 使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。...使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式： 使用isin过滤包含在给定列表中的值的行。...使用str.contains进行模糊匹配 df[df['Column'].str.contains('pattern', case=False, na=False)] 使用方式： 使用str.contains...right')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。...之后在实际的使用中，就会方便很多。 对于老coder，应该扫一眼就ok了。
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